[發(fā)明專利]睡眠呼吸暫停檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210745397.1
• 申請(qǐng)日: 2022-06-29
• 公開（公告）號(hào): CN114795133A
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張涵;田媛媛;余寶賢;朱瑋瑋;侯月;莫志鋒;陳錫和;鄧偉杰;龐志強(qiáng)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華南師范大學(xué)
• 主分類號(hào): A61B5/00
• 分類號(hào): A61B5/00;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州駿思知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44425
• 代理人: 葉瓊園

本發(fā)明涉及睡眠呼吸暫停檢測(cè)領(lǐng)域，涉及一種睡眠呼吸暫停檢測(cè)方法，包括：獲取待測(cè)用戶在預(yù)設(shè)的時(shí)間段內(nèi)血氧飽和度信號(hào)以及呼吸努力信號(hào)，將血氧飽和度信號(hào)劃分為若干個(gè)血氧飽和度信號(hào)段，將呼吸努力信號(hào)劃分為若干個(gè)呼吸努力信號(hào)段；將若干個(gè)血氧飽和度信號(hào)段輸入至第一深度分類模型，獲得各個(gè)血氧飽和度信號(hào)段對(duì)應(yīng)的第一檢測(cè)序列，將若干個(gè)呼吸努力信號(hào)段輸入至第二深度分類模型，獲得各個(gè)呼吸努力信號(hào)段對(duì)應(yīng)的第二檢測(cè)序列；將同一采樣周期對(duì)應(yīng)的第一檢測(cè)序列以及第二檢測(cè)序列進(jìn)行融合處理，獲取融合處理后各個(gè)采樣周期對(duì)應(yīng)的第三檢測(cè)序列；根據(jù)第三檢測(cè)序列，獲取作為待測(cè)用戶在時(shí)間段內(nèi)的睡眠呼吸暫停檢測(cè)信息。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及睡眠呼吸暫停檢測(cè)領(lǐng)域，特別涉及是一種睡眠呼吸暫停檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

睡眠是一種重要的生理活動(dòng)，對(duì)于人體的物理和精神方面的自我恢復(fù)具有非常關(guān)鍵的作用。近年來，隨著人們生活節(jié)奏的加快和工作壓力的增加，人們對(duì)于自身的健康意識(shí)日益增強(qiáng)，而睡眠呼吸暫停檢測(cè)能夠反映出睡眠質(zhì)量；

現(xiàn)有的睡眠呼吸暫停檢測(cè)主要是通過接觸式傳感器采集睡眠過程中的用戶的生理狀態(tài)，如血氧飽和度信號(hào)、呼吸努力信號(hào)等等，但是，接觸式傳感器具有生理負(fù)荷高、檢查分析技術(shù)復(fù)雜、人力費(fèi)用消耗大的缺點(diǎn)。非接觸式傳感器存在信號(hào)混疊、魯棒性差及個(gè)體差異性明顯的特點(diǎn)，會(huì)受到運(yùn)動(dòng)偽影、工頻噪聲、環(huán)境噪聲等干擾，導(dǎo)致獲得的信號(hào)質(zhì)量不一致，無法獲取準(zhǔn)確的睡眠呼吸暫停檢測(cè)信息，造成睡眠呼吸暫停檢測(cè)的準(zhǔn)確率低。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，本發(fā)明的目的在于，提供一種睡眠呼吸暫停檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，采用深度學(xué)習(xí)的方式，對(duì)血氧飽和度信號(hào)段以及呼吸努力信號(hào)進(jìn)行處理，獲取相應(yīng)的檢測(cè)序列，進(jìn)行融合處理，獲取融合處理后的檢測(cè)序列，用于反映用戶的睡眠呼吸暫停檢測(cè)信息，提高了睡眠呼吸暫停檢測(cè)的效率以及精準(zhǔn)性，降低了人力成本以及設(shè)備成本，提高了檢測(cè)的實(shí)用性。

第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種睡眠呼吸暫停檢測(cè)方法，包括以下步驟：

構(gòu)建第一深度分類模型以及第二深度分類模型，其中，所述第一深度分類模型為基于單通道血氧飽和度信號(hào)的深度分類模型，所述第二深度分類模型為基于單通道呼吸努力信號(hào)的深度分類模型；

獲取待測(cè)用戶在預(yù)設(shè)的時(shí)間段內(nèi)的血氧飽和度信號(hào)以及呼吸努力信號(hào)，根據(jù)預(yù)設(shè)的采樣周期，將所述血氧飽和度信號(hào)劃分為若干個(gè)血氧飽和度信號(hào)段，以及將所述呼吸努力信號(hào)劃分為若干個(gè)呼吸努力信號(hào)段；

將所述若干個(gè)血氧飽和度信號(hào)段輸入至所述第一深度分類模型，獲得各個(gè)血氧飽和度信號(hào)段對(duì)應(yīng)的第一檢測(cè)序列，將所述若干個(gè)呼吸努力信號(hào)段輸入至所述第二深度分類模型，獲得各個(gè)呼吸努力信號(hào)段對(duì)應(yīng)的第二檢測(cè)序列；

將同一采樣周期對(duì)應(yīng)的所述第一檢測(cè)序列以及第二檢測(cè)序列進(jìn)行融合處理，獲取融合處理后各個(gè)采樣周期對(duì)應(yīng)的第三檢測(cè)序列，其中，所述第三檢測(cè)序列包括若干個(gè)檢測(cè)向量，所述檢測(cè)向量包括呼吸暫停向量以及呼吸正常向量；

根據(jù)所述第三檢測(cè)序列中呼吸暫停向量以及呼吸正常向量，獲取所述各個(gè)采樣周期對(duì)應(yīng)的第三檢測(cè)序列的睡眠呼吸暫停檢測(cè)信息，進(jìn)行組合，作為所述待測(cè)用戶在所述時(shí)間段內(nèi)的睡眠呼吸暫停檢測(cè)信息。

第二方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種睡眠呼吸暫停檢測(cè)裝置，包括：

模型構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建第一深度分類模型以及第二深度分類模型，其中，所述第一深度分類模型為基于單通道血氧飽和度信號(hào)的深度分類模型，所述第二深度分類模型為基于單通道呼吸努力信號(hào)的深度分類模型；

信號(hào)獲取模塊，用于獲取待測(cè)用戶在預(yù)設(shè)的時(shí)間段內(nèi)的血氧飽和度信號(hào)以及呼吸努力信號(hào)，根據(jù)預(yù)設(shè)的采樣周期，將所述血氧飽和度信號(hào)劃分為若干個(gè)血氧飽和度信號(hào)段，以及將所述呼吸努力信號(hào)劃分為若干個(gè)呼吸努力信號(hào)段；

檢測(cè)序列獲取模塊，用于將所述若干個(gè)血氧飽和度信號(hào)段輸入至所述第一深度分類模型，獲得各個(gè)血氧飽和度信號(hào)段對(duì)應(yīng)的第一檢測(cè)序列，將所述若干個(gè)呼吸努力信號(hào)段輸入至所述第二深度分類模型，獲得各個(gè)呼吸努力信號(hào)段對(duì)應(yīng)的第二檢測(cè)序列；