一种基于 SaO2信号多种基线特征的自动识别 SAHS 方法 （睡眠监测、健康管理）

本发明公开一种基于SaO2信号多种基线特征的自动识别SAHS方法，包括步骤：S1、采集SHHS数据库中的SaO2信号，并对SaO2信号进行预处理；S2、提取多种基本数据特征，并筛选出最优特征；S3、提取多种自定义基线相关特征并与最优特征合并成特征数据集；S4、依据SHHS数据库中提取数据对应的注释文件，计算AHI值，根据AHI值对特征数据集进行分类，选取随机平衡数据法对不平衡数据集进行处理，得到平衡数据集；S5、将平衡数据集作为随机森林分类器的输入，对数据集进行训练和测试，得到最终分类结果。本发明更好地体现SaO2信号变化情况，受试者患病严重程度通过基线相关特征有更好体现；通过随机平衡数据法合并成完整平衡数据集，保证数据随机性，使最终分类结果更准确。

《一种基于 SaO2信号多种基线特征的自动识别 SAHS 方法 （睡眠监测、健康管理）》是一发明专利，专利号为 2020115364307，当前法律状态为已下证，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为郭凡;应娜;孙文胜;叶学义;方昕;殷家政;穆晨，申请日期为2020-12-23，公开（公告）日期为2021-04-09，国际专利分类号（IPC）为 G06K9/00(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G16H50/70(2018.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：睡眠控制、健康管理、睡眠呼吸、生物医学、打鼾、睡眠分析。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开一种基于SaO2信号多种基线特征的自动识别SAHS方法，包括步骤：S1、采集SHHS数据库中的SaO2信号，并对SaO2信号进行预处理；S2、提取多种基本数据特征，并筛选出最优特征；S3、提取多种自定义基线相关特征并与最优特征合并成特征数据集；S4、依据SHHS数据库中提取数据对应的注释文件，计算AHI值，根据AHI值对特征数据集进行分类，选取随机平衡数据法对不平衡数据集进行处理，得到平衡数据集；S5、将平衡数据集作为随机森林分类器的输入，对数据集进行训练和测试，得到最终分类结果。本发明更好地体现SaO2信号变化情况，受试者患病严重程度通过基线相关特征有更好体现；通过随机平衡数据法合并成完整平衡数据集，保证数据随机性，使最终分类结果更准确。

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