公开(公告)号：CN114869241A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210812071.6

申请日：2022-07-11

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 张恩铭 ,  滕飞 ,  袁玥 ,  许家琛 ,  李鹏 ,  李超 ,  王文春

IPC: A61B5/00

Abstract: 本发明提供了一种睡眠呼吸事件预测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及医疗信息技术领域，包括获取第一信息包括待测试人员的四个睡眠通道的信号；对第一信息的特征向量的相关性进行计算，并构建睡眠呼吸图；构建RCCN模型，对所述待测试人员的呼吸信号进行预测，得到预测结果；根据所述预测结果进行分类，判断分类后的所述待测试人员的呼吸信号是否属于暂停事件，若是则输出所述暂停事件的结果。本发明的有益效果为综合考虑了时间和空间维度中的四通道呼吸信号特征，充分应用瓶颈策略，实现数据的特征压缩和尺度压缩；通过堆叠时空循环卷积块对空间和时间特征分别进行提取，从而综合多维度的信息提高情感识别的准确率和鲁棒性。

公开(公告)号：CN114869241B

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210812071.6

申请日：2022-07-11

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 张恩铭 ,  滕飞 ,  袁玥 ,  许家琛 ,  李鹏 ,  李超 ,  王文春

IPC: A61B5/00

Abstract: 本发明提供了一种睡眠呼吸事件预测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及医疗信息技术领域，包括获取第一信息包括待测试人员的四个睡眠通道的信号；对第一信息的特征向量的相关性进行计算，并构建睡眠呼吸图；构建RCCN模型，对所述待测试人员的呼吸信号进行预测，得到预测结果；根据所述预测结果进行分类，判断分类后的所述待测试人员的呼吸信号是否属于暂停事件，若是则输出所述暂停事件的结果。本发明的有益效果为综合考虑了时间和空间维度中的四通道呼吸信号特征，充分应用瓶颈策略，实现数据的特征压缩和尺度压缩；通过堆叠时空循环卷积块对空间和时间特征分别进行提取，从而综合多维度的信息提高情感识别的准确率和鲁棒性。