[發明專利]一種面向中風預測的睡眠數據分析方法

在審

• 申請號: 201810708343.1
• 申請日: 2018-07-02
• 公開（公告）號: CN108771533A
• 公開（公告）日: 2018-11-09
• 發明（設計）人: 王柱;於志文;謝佳;郭斌;周興社
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: A61B5/00
• 分類號: A61B5/00
• 代理公司: 西安利澤明知識產權代理有限公司 61222
• 代理人: 劉偉

本發明一種面向中風預測的睡眠數據分析方法，其主要通過分析參與者睡眠周期和睡眠階段中，睡眠時間，睡眠效率，淺度睡眠，深度睡眠等的變化來盡早發現中風潛在風險，同時在使用常用預測模型得到預測結果后，運用相似性原理對該結果進行進一步處理，以減少漏報率，同時將誤報率控制在可以接受的范圍。與現有的技術相比較，通過便捷和非侵入式方式獲取參與者連續長時間睡眠數據，結合部分已知臨床生理數據，能夠更為準確預測參與者患有中風的風險。同時本方法通過計算參與者與已中風和未中風人群的相似性，能夠提高已有預測模型的準確率。

技術領域

本發明涉及中風疾病預測領域，尤其涉及面向中風預測的睡眠 數據分析方法。

背景技術

“中風”又叫“腦卒中”。臨床主要指腦出血、腦血栓等。其發病 率、致殘率、死亡率在世界范圍都居前列,是嚴重危害人民健康的一 組疾病。以相關特征來客觀評估中風風險,用以提前識別高危人群,是 中風預防的重要手段,從而能使重點預防的目標人群更為集中,有助于 促進公共衛生資源的合理應用,對于降低中風發病率和死亡率具有非 常重要的意義。盡管國內外已經建立了心血管病或中風的預測模型, 但大多數預測特征，主要基于傳統的臨床因素,這其中主要包括：心 電圖，腦電圖等，但是此類方式都有著各自的弊端。例如，心電圖用 戶去佩戴多個專業傳感器設備由專業人員輔助來獲得數據，腦電圖需要專業人員使用較為昂貴的醫療設備才能獲得。目前，已經證實睡眠 障礙可引起中風。同時，睡眠障礙是中風的一種并發癥。在睡眠障礙 中，失眠癥在中風患者中的發病率接近57％，其中38％人報告失眠 是中風的先兆。而睡眠超過9小時會增加心血管疾病的風險，在中風 人群中，高達27％的患者會患上失眠。在現實生活中，睡眠數據可以 很方便的從智能手環或智能手表中，從而便于個人了解自身健康狀 況。

發明內容

針對現有中風預測系統不能夠從人們日常生活中，長時間、同 時更為便捷提取特征的局限性，本發明提出了一種面向中風預測的睡 眠數據分析方法。

本發明采用以下技術方案為：

一種面向中風預測的睡眠數據分析方法，包括以下步驟：

步驟1：獲取參與者人口統計和臨床部分歷史數據，使用經臨床醫學 知識選取參與者個人特征；

步驟2：通過智能設備，獲得參與者長時間連續睡眠數據，構建參與 者個體的睡眠數據模型；

步驟3：針對步驟2中篩選到的睡眠數據，提取參與者個體的睡眠特 征；

步驟4：針對步驟3中建立的特征表達模型，選擇合適的特征選擇算 法，挑選出有效的預測特征；

步驟5：針對步驟4中計算得到的特征模型，訓練支持向量機預測模 型，設定初始閾值，從而得到初步分類結果；

步驟6：計算參與者和已近中風群體，從未中風群體之間的相似性， 更新步驟5中的閾值，得到精確的相似性結果。

進一步地，一種面向中風預測的睡眠數據分析方法，步驟2中 構建參與者個體的睡眠數據模型：

SleepSeries＝<sleepcycle₁,sleepcycle₂,…,sleepcycle_n>

sleepcycle_i＝<stage0_i,stage1_i,stage2_i,stage3_i,stage4_i,stage5_i>，