【摘 要】
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提出了一种仅使用心率变异性信号来自动检测睡眠呼吸暂停的方法。首先,从心电信号中提取心率变异性信号,并进行异常值处理和分段;其次,利用基于方差分析(analysis of varianc
【基金项目】
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国家自然科学基金(11974231,11774212),陕西省自然科学基金(2020SF-134)
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提出了一种仅使用心率变异性信号来自动检测睡眠呼吸暂停的方法。首先,从心电信号中提取心率变异性信号,并进行异常值处理和分段;其次,利用基于方差分析(analysis of variance,ANOVA)和最大相关-最小冗余(max-relevance and min-redundancy,mRMR)的两阶段特征选择策略获得特征向量;最后,采用五折交叉验证训练随机森林分类器。结果表明:本算法使用9个特征将每分钟“epoch”信号分类为呼吸暂停或正常,在测试集中获得的睡眠呼吸暂停识别的平均准确率为80%,Kap
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