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基于鼾声的声学特征估计睡眠呼吸暂停指数
被引量：
2
1
作者
侯丽敏
张伟涛
+1 位作者
施丹
刘焕成
《上海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期435-444,共10页
睡眠呼吸暂停低通气综合征(sleep apnea hypopnea syndrome,SAHS)是一种睡眠呼吸疾病.提出用鼾声的声学特征对SAHS严重程度进行筛查的方法.提取鼾声的美频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficients,MFCC),利用高斯混合模型对鼾...
睡眠呼吸暂停低通气综合征(sleep apnea hypopnea syndrome,SAHS)是一种睡眠呼吸疾病.提出用鼾声的声学特征对SAHS严重程度进行筛查的方法.提取鼾声的美频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficients,MFCC),利用高斯混合模型对鼾声进行建模和分类,并估计了打鼾者的呼吸暂停低通气指数(apnea hypopnea index,AHI).对120人的实验结果表明,与多导睡眠仪(polysomnography,PSG)诊断的AHI值相比,本方法对严重程度诊断的正确率达80.00%,与PSG诊断的一致性达到83.30%,相关系数为0.9563(P<0.001).说明MFCC是筛查SAHS较为有效的声学特征.研究结果对医疗辅助诊断和居家医疗的发展有着积极的促进作用.
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关键词
睡眠呼吸暂停低通气综合征
鼾声
美频率倒谱系数
高斯混合模型
呼吸暂停低通气指
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职称材料
题名
基于鼾声的声学特征估计睡眠呼吸暂停指数
被引量：
2
1
作者
侯丽敏
张伟涛
施丹
刘焕成
机构
上海大学通信与信息工程学院
出处
《上海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期435-444,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61525203,61572308)
上海市科委基金资助项目(13441901600)
文摘
睡眠呼吸暂停低通气综合征(sleep apnea hypopnea syndrome,SAHS)是一种睡眠呼吸疾病.提出用鼾声的声学特征对SAHS严重程度进行筛查的方法.提取鼾声的美频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficients,MFCC),利用高斯混合模型对鼾声进行建模和分类,并估计了打鼾者的呼吸暂停低通气指数(apnea hypopnea index,AHI).对120人的实验结果表明,与多导睡眠仪(polysomnography,PSG)诊断的AHI值相比,本方法对严重程度诊断的正确率达80.00%,与PSG诊断的一致性达到83.30%,相关系数为0.9563(P<0.001).说明MFCC是筛查SAHS较为有效的声学特征.研究结果对医疗辅助诊断和居家医疗的发展有着积极的促进作用.
关键词
睡眠呼吸暂停低通气综合征
鼾声
美频率倒谱系数
高斯混合模型
呼吸暂停低通气指
数
Keywords
sleep apnea hypopnea syndrome(SAHS)
snore sound
Mel-frequency cepstral coefficients(MFCC)
Gaussian mixture model
apnea hypopnea index(AHI)
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于鼾声的声学特征估计睡眠呼吸暂停指数
侯丽敏
张伟涛
施丹
刘焕成
《上海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
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