公开(公告)号：CN117838062A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410214466.5

申请日：2024-02-27

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 段立娟 ,  徐有容 ,  张宝昌 ,  宋子康 ,  乔元华

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/08 ,  A61B5/346 ,  A61B5/352

Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列对比学习的ECG睡眠呼吸暂停检测方法及系统，方法包括：获取单通道心电信号数据，并对心电信号数据进行预处理，得到心电特征数据；利用多尺度上下文的CNN‑LSTM模块对心电特征数据进行处理，得到分支特征；采用Transformer编码器对分支特征分配权重得到加权特征，基于分支特征与加权特征得到联合特征；对联合特征进行对比学习分析得到损失函数，对分类器的参数进行优化；将联合特征输入分类器，得到是否存在睡眠呼吸暂停的检测结果。通过本发明的技术方案，防止了学习过程中的梯度消失或爆炸，增强了同类样本的特征相似性，改善了正常样本与呼吸暂停样本易混淆的问题，达到了更好的分类检测效果。