基于多模态睡眠信号的智能分析与研究

发布时间：2024-02-02 23:33

　　睡眠是使机体复原和巩固的重要环节,对睡眠分期和睡眠觉醒事件进行研究是临床上诊断睡眠相关疾病的基础,临床上通常采用多导睡眠仪采集相关人体生理数据,经医生人工分析标注后确定睡眠分期和觉醒情况。该方式由于待分析的数据量大,数据格式各异等情况易造成工作量繁杂,同时人工分析结果受医生个人医学临床经验影响,易造成诊断结果不一致的问题。随着人工智能、大数据技术的发展,基于睡眠相关数据的采集、分析,构建模型实现对睡眠信号的分析识别,从而辅助医生智能诊断,能有效减少医生的工作量,同时将大数据和医生经验进行融合,具有重要的临床意义和应用价值。本文针对睡眠信号自动识别领域的睡眠觉醒事件检测和睡眠分期问题,首先,基于多模态的睡眠信号设计了睡眠觉醒分类模型CRPEMA(ConvolutionalResidual network with Positional Embedding and Multi-head Attention);进而在CRPEMA模型基础上,构造了针对睡眠觉醒事件和睡眠分期识别的多任务深度学习模型,并对其进行了参数设置和性能评估;最后,设计并实现了一个远程睡眠分析系统。主要研究内容如下:(1)...

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1多导睡眠仪采集睡眠信号

1绪论2为了研究受试者的睡眠状况并进行针对性治疗，第一步就是对其进行睡眠监测。临床上通常采用多导睡眠仪获取病人整夜的多导睡眠图（Polysomnogram，PSG）来评估患者的睡眠状况，使医生能够监测脑电图(EEG)、肌电图(EMG)、眼电图(EOG)、心电图(ECG)、呼吸模式....

图2.2脑电信号的四种节律波形

2睡眠信号基础概况10脑电图的参数主要包括频率、波幅和位相关系。频率主要指一个波从它离开基线到返回基线，或者从一个波底到下一个波底所需要的时间为周期，每秒出现的周期数即为频率，以次/秒（c/s）或赫兹（Hz）来表示。EEG通常的频域0-100Hz，但是其关于睡眠状态的有效信息主要....

图2.3患者采集呼吸气流和呼吸努力信号装置

2睡眠信号基础概况112.1.3呼吸相关信号基础在多导睡眠仪采集的信号中，呼吸相关的信号可以为呼吸事件提供客观、定量的依据。主要的呼吸相关信号包括呼吸气流信号、呼吸努力信号和血氧饱和度。其中呼吸气流信号、呼吸努力信号主要用来判断睡眠呼吸暂停等睡眠事件的发生。呼吸气流信号是指同时佩....

图2.4胸部呼吸努力、腹部呼吸努力及呼吸气流信号图

2睡眠信号基础概况112.1.3呼吸相关信号基础在多导睡眠仪采集的信号中，呼吸相关的信号可以为呼吸事件提供客观、定量的依据。主要的呼吸相关信号包括呼吸气流信号、呼吸努力信号和血氧饱和度。其中呼吸气流信号、呼吸努力信号主要用来判断睡眠呼吸暂停等睡眠事件的发生。呼吸气流信号是指同时佩....

本文编号：3893331