[發明專利]病癥評估方法、終端設備及計算機可讀介質

在審

• 申請號: 201711468158.1
• 申請日: 2017-12-27
• 公開（公告）號: CN108198617A
• 公開（公告）日: 2018-06-22
• 發明（設計）人: 王偉;劉洪濤;梁杰
• 申請（專利權）人: 深圳和而泰數據資源與云技術有限公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;熊永強

本發明實施例公開了病癥評估方法、終端設備及計算機可讀介質，其中方法包括：獲取第一單位時間的第一目標睡眠呼吸暫停數據，然后將所述第一目標睡眠呼吸暫停數據輸入N層深度神經網絡，并獲取所述深度神經網絡的中間層輸出數據作為第二目標睡眠呼吸暫停數據，所述N為正整數，最后將所述第一目標睡眠呼吸暫停數據和所述第二目標睡眠呼吸暫停數據同時輸入睡眠呼吸暫停評估模型，得到睡眠呼吸暫停評估結果，所述睡眠呼吸暫停評估結果用于指示與所述第一目標睡眠呼吸暫停數據對應的用戶在所述第一單位時間內是否出現睡眠呼吸暫停。采用本發明實施例，能夠智能地對用戶進行睡眠呼吸暫停病癥診斷，提升了病癥評估的方便快捷性和準確性。

技術領域

本發明涉及智能醫療技術領域，尤其涉及病癥評估方法、終端設備及計算機可讀介質。

背景技術

睡眠呼吸暫停綜合癥(征)(sleep apnea syndrome，SAS)是一種目前病因和發病機制不甚明朗的癥狀，臨床表現主要有：夜間睡眠打鼾伴隨呼吸暫停以及白天嗜睡等癥狀。由于呼吸暫?？梢栽斐煞磸桶l作的高碳酸血癥和夜間低氧，因此會導致冠心病、糖尿病、腦血管疾病等并發癥，嚴重者甚至可以造成夜間猝死。如何準確診斷睡眠呼吸暫停綜合征，是夜間醫學的重要一環。

為解決上述問題，現有技術提出的SAS檢測方法主要有：X線投影檢測、多導睡眠圖(Polysolnogram，PSG)檢測、鼻咽纖維鏡檢測。然而在實踐中發現，現有技術提供的SAS檢測方法均依賴于昂貴地醫療設備，難以普及。特別是，PSG檢測方法，需在配有昂貴醫療設備的睡眠監測室中進行7小時以上的檢測，監測信號較多，且需要專業技術人員進行診斷，以分析用戶是否患有睡眠呼吸暫停綜合征以及患有睡眠呼吸暫停綜合征時用戶的病情嚴重程度等，這樣帶來了大量人力成本和設備成本的消耗，不易普及。因此需設計一種簡便地病癥評估方案。

發明內容

本發明實施例提供一種病癥評估方法，能夠智能便捷地診斷用戶所屬的睡眠呼吸暫停病癥等級，提升病癥評估的方便快捷性和準確性。

第一方面，本發明實施例提供了一種病癥評估方法，該方法包括：

獲取第一單位時間的第一目標睡眠呼吸暫停數據；

將所述第一目標睡眠呼吸暫停數據輸入N層深度神經網絡，并獲取所述深度神經網絡的中間層輸出數據作為第二目標睡眠呼吸暫停數據，所述N為正整數；

將所述第一目標睡眠呼吸暫停數據和所述第二目標睡眠呼吸暫停數據同時輸入睡眠呼吸暫停評估模型，得到睡眠呼吸暫停評估結果，所述睡眠呼吸暫停評估結果用于指示與所述第一目標睡眠呼吸暫停數據對應的用戶在所述第一單位時間內是否出現睡眠呼吸暫停。

在一些可能的實施例中，所述深度神經網絡的中間層為所述深度神經網絡的第N-1層。

在一些可能的實施例中，所述第一目標睡眠呼吸暫停數據包括第二單位時間的睡眠呼吸暫停數據，所述第一單位時間包括所述第二單位時間且所述第一單位時間大于所述第二單位時間。

在一些可能的實施例中，所述第一目標睡眠呼吸暫停數據包括第i-n個第二單位時間至第i+m個第二單位時間內的睡眠呼吸暫停數據，其中，i為正整數，n為正整數，m為正整數。

在一些可能的實施例中，所述將所述第一目標睡眠呼吸暫停數據作為睡眠呼吸暫停評估模型的輸入之前，還包括：

獲取所述睡眠呼吸暫停評估模型。

在一些可能的實施例中，所述獲取所述睡眠呼吸暫停評估模型包括：

獲取預設數量的所述第一單位時間的第一睡眠呼吸暫停樣本數據；

將所述第一睡眠呼吸暫停樣本數據輸入N層深度神經網絡，并獲取所述深度神經網絡的中間層輸出數據作為第二睡眠呼吸暫停樣本數據；