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基于脑电模糊熵的呼吸暂停事件自动检测方法: 收藏
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引用; 《天津工业大学学报》2023年第2期42卷 49-54页; 作者：王瑶杨天顺王金海韦然赵晓赟天津工业大学生命科学学院天津300387 天津大学精密仪器与光电子工程学院天津300072 天津工业大学电子与信息工程学院天津300387 天津市胸科医院呼吸与危重症医学科睡眠中心天津300222; 针对医用多导睡眠监测仪不便于家用普及的问题,设计了一种基于单一脑电信号的呼吸暂停事件检测算法,利用巴特沃斯滤波器对脑电信号进行频带分解,采用基于模糊熵的方法在子带信号中提取特征参数,对比呼吸暂停和正常呼吸期间对应脑电模糊...; 针对医用多导睡眠监测仪不便于家用普及的问题,设计了一种基于单一脑电信号的呼吸暂停事件检测算法,利用巴特沃斯滤波器对脑电信号进行频带分解,采用基于模糊熵的方法在子带信号中提取特征参数,对比呼吸暂停和正常呼吸期间对应脑电模糊熵的变化,建立机器学习分类模型对呼吸暂停事件和正常呼吸事件进行分类,并采用来自2个独立数据库的55名被试的睡眠脑电数据对该方法的有效性进行验证。结果表明:该方法在公共数据和临床数据中分别取得了93.25%和94.50%的准确率,证明了脑电模糊熵可有效地表征呼吸暂停期间的脑电特性,为便携式呼吸暂停检测设备的实现提供了理论基础及技术支持。; 来源：详细信息评论

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