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基于雷达传感器的非接触式睡眠呼吸检测系统设计
1
作者
张冰洋
高军峰
+4 位作者
张宇
黄龙
付君雅
曹书琪
赵小玉
《现代电子技术》
北大核心
2024年第22期7-11,共5页
为解决当前接触式睡眠呼吸监测系统操作复杂、影响睡眠质量的问题,设计了一种非接触式睡眠呼吸检测系统。硬件系统以STM32G431VBT6单片机为核心,设计了信号调理与采集电路、WiFi通信电路,采用K-LC5雷达传感器采集用户睡眠过程中的呼吸...
为解决当前接触式睡眠呼吸监测系统操作复杂、影响睡眠质量的问题,设计了一种非接触式睡眠呼吸检测系统。硬件系统以STM32G431VBT6单片机为核心,设计了信号调理与采集电路、WiFi通信电路,采用K-LC5雷达传感器采集用户睡眠过程中的呼吸信号。软件系统采用数字滤波算法对雷达传感器采集的胸腔位移信号进行处理,从中提取呼吸信号,并基于能量法进行呼吸暂停判定。测试结果表明,所设计系统能有效检测出睡眠状态下的呼吸状态,呼吸率的测试准确率达到了94.44%以上。
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关键词
睡眠呼吸检测
非接触式
雷达传感器
呼吸
信号
呼吸
暂停识别
能量法
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职称材料
基于自适应多任务学习的睡眠生理时序分类方法
被引量：
1
2
作者
宋钰丹
王晶
+2 位作者
王雪徽
马朝阳
林友芳
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第2期654-662,共9页
针对睡眠阶段与睡眠呼吸暂停低通气之间相关性的问题,提出一种基于自适应多任务学习的睡眠生理时序分类方法。该方法利用单导脑电与心电检测睡眠分期和睡眠呼吸暂停低通气综合征(SAHS),构造双流时间依赖学习模块,在两个任务的联合监督...
针对睡眠阶段与睡眠呼吸暂停低通气之间相关性的问题,提出一种基于自适应多任务学习的睡眠生理时序分类方法。该方法利用单导脑电与心电检测睡眠分期和睡眠呼吸暂停低通气综合征(SAHS),构造双流时间依赖学习模块,在两个任务的联合监督下提取共享特征,设计自适应任务间关联性学习模块,利用通道注意力机制建模睡眠阶段和呼吸暂停低通气之间的相关性。在两个公开数据集上的实验结果表明,所提方法可以同时完成睡眠分期与SAHS检测。在UCD数据集上,所提方法睡眠分期准确率、宏F1分数(MF1)、受试者特性曲线下面积(AUC)与TinySleepNet相比分别提升了1.21个百分点、1.22个百分点和0.0083,SAHS检测的宏F2分数(MF2)、受试者特性曲线下面积、召回率与6-layer CNN模型相比,分别提升了11.08个百分点、0.0537和15.75个百分点,能检出更多患病片段。所提方法可应用于家庭睡眠监测或移动医疗中,实现高效、便捷的睡眠质量评估,辅助医生对SAHS进行初步诊断。
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关键词
睡眠
分期
睡眠
呼吸
暂停低通气
检测
脑电图
心电图
深度学习
多任务学习
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职称材料
基于通用手环的睡眠呼吸暂停检测
3
作者
黄锦阳
崔丰麒
+6 位作者
马长秀
樊文东
李萌
李经宇
孙晓
黄林生
刘志
《计算机应用》
2025年第9期3045-3056,共12页
睡眠呼吸暂停严重影响生活质量和健康。多导睡眠图(PSG)是诊断睡眠呼吸暂停的“金标准”,然而它的成本高且不便长期监测。基于此,提出一种基于通用运动手环的新方法以便捷地检测睡眠呼吸暂停。该方法通过分析手环采集的心率、血氧饱和...
睡眠呼吸暂停严重影响生活质量和健康。多导睡眠图(PSG)是诊断睡眠呼吸暂停的“金标准”,然而它的成本高且不便长期监测。基于此,提出一种基于通用运动手环的新方法以便捷地检测睡眠呼吸暂停。该方法通过分析手环采集的心率、血氧饱和度和睡眠状态数据,采用自适应生理数据重构方法和数据插值方法滤除噪声;在特征工程中,融合连续生理变量和类别变量,以深度提取睡眠状态特征;而分类模块采用轻量级门控循环单元(GRU)模型,从而简化训练过程,并降低过拟合风险。实验结果表明,所提方法在23人数据集上获得了93.68%的准确率和93.97%的召回率。相关性分析表明,血氧饱和度、身体质量指数和年龄是判断睡眠呼吸暂停的关键特征。与PSG相比,所提方法更适用于家庭环境下的长期监测。
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关键词
睡眠
呼吸
暂停
检测
通用手环
多模态数据处理
长时健康监测
多因素影响指标分析
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职称材料
题名
基于雷达传感器的非接触式睡眠呼吸检测系统设计
1
作者
张冰洋
高军峰
张宇
黄龙
付君雅
曹书琪
赵小玉
机构
中南民族大学实验教学与工程训练中心
中南民族大学生物医学工程学院
华中科技大学同济医学院附属梨园医院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第22期7-11,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61773408)
中央高校基本科研业务费专项(CZQ20019,CZZ23011)
教育部产学合作协同育人项目(230706093310200)。
文摘
为解决当前接触式睡眠呼吸监测系统操作复杂、影响睡眠质量的问题,设计了一种非接触式睡眠呼吸检测系统。硬件系统以STM32G431VBT6单片机为核心,设计了信号调理与采集电路、WiFi通信电路,采用K-LC5雷达传感器采集用户睡眠过程中的呼吸信号。软件系统采用数字滤波算法对雷达传感器采集的胸腔位移信号进行处理,从中提取呼吸信号,并基于能量法进行呼吸暂停判定。测试结果表明,所设计系统能有效检测出睡眠状态下的呼吸状态,呼吸率的测试准确率达到了94.44%以上。
关键词
睡眠呼吸检测
非接触式
雷达传感器
呼吸
信号
呼吸
暂停识别
能量法
Keywords
sleep respiration detection
non contact type
radar sensors
respiratory signal
apnea recognition
energy method
分类号
TN957.51-34 [电子电信—信号与信息处理]
TP99 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
基于自适应多任务学习的睡眠生理时序分类方法
被引量：
1
2
作者
宋钰丹
王晶
王雪徽
马朝阳
林友芳
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室
民航旅客服务智能化应用技术重点实验室
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第2期654-662,共9页
基金
中央高校基本科研业务费资助项目(2021JBM007)。
文摘
针对睡眠阶段与睡眠呼吸暂停低通气之间相关性的问题,提出一种基于自适应多任务学习的睡眠生理时序分类方法。该方法利用单导脑电与心电检测睡眠分期和睡眠呼吸暂停低通气综合征(SAHS),构造双流时间依赖学习模块,在两个任务的联合监督下提取共享特征,设计自适应任务间关联性学习模块,利用通道注意力机制建模睡眠阶段和呼吸暂停低通气之间的相关性。在两个公开数据集上的实验结果表明,所提方法可以同时完成睡眠分期与SAHS检测。在UCD数据集上,所提方法睡眠分期准确率、宏F1分数(MF1)、受试者特性曲线下面积(AUC)与TinySleepNet相比分别提升了1.21个百分点、1.22个百分点和0.0083,SAHS检测的宏F2分数(MF2)、受试者特性曲线下面积、召回率与6-layer CNN模型相比,分别提升了11.08个百分点、0.0537和15.75个百分点,能检出更多患病片段。所提方法可应用于家庭睡眠监测或移动医疗中,实现高效、便捷的睡眠质量评估,辅助医生对SAHS进行初步诊断。
关键词
睡眠
分期
睡眠
呼吸
暂停低通气
检测
脑电图
心电图
深度学习
多任务学习
Keywords
sleep staging
sleep apnea hypopnea detection
ElectroenCephaloGram(ECG)
ElectroCardioGram(ECG)
deep learning
multi-task learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于通用手环的睡眠呼吸暂停检测
3
作者
黄锦阳
崔丰麒
马长秀
樊文东
李萌
李经宇
孙晓
黄林生
刘志
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《计算机应用》
2025年第9期3045-3056,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(62302145)
安徽省科技创新平台重大科技项目(202305a12020012)。
文摘
睡眠呼吸暂停严重影响生活质量和健康。多导睡眠图(PSG)是诊断睡眠呼吸暂停的“金标准”,然而它的成本高且不便长期监测。基于此,提出一种基于通用运动手环的新方法以便捷地检测睡眠呼吸暂停。该方法通过分析手环采集的心率、血氧饱和度和睡眠状态数据,采用自适应生理数据重构方法和数据插值方法滤除噪声;在特征工程中,融合连续生理变量和类别变量,以深度提取睡眠状态特征;而分类模块采用轻量级门控循环单元(GRU)模型,从而简化训练过程,并降低过拟合风险。实验结果表明,所提方法在23人数据集上获得了93.68%的准确率和93.97%的召回率。相关性分析表明,血氧饱和度、身体质量指数和年龄是判断睡眠呼吸暂停的关键特征。与PSG相比,所提方法更适用于家庭环境下的长期监测。
关键词
睡眠
呼吸
暂停
检测
通用手环
多模态数据处理
长时健康监测
多因素影响指标分析
Keywords
sleep apnea detection
universal wristband
multimodal data processing
long-term health monitoring
analysis of multi-factor impact indicators
分类号
TP391 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于雷达传感器的非接触式睡眠呼吸检测系统设计
张冰洋
高军峰
张宇
黄龙
付君雅
曹书琪
赵小玉
《现代电子技术》
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于自适应多任务学习的睡眠生理时序分类方法
宋钰丹
王晶
王雪徽
马朝阳
林友芳
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于通用手环的睡眠呼吸暂停检测
黄锦阳
崔丰麒
马长秀
樊文东
李萌
李经宇
孙晓
黄林生
刘志
《计算机应用》
2025
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职称材料
已选择
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