一种利用随机森林方法检测睡眠呼吸暂停的研究

作     者：吕兴凤 李金宝 LÜXing-feng;LI Jin-bao

作者机构：黑龙江大学计算机科学技术学院哈尔滨150080 齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省人工智能研究院济南250353 

出 版 物：《北京邮电大学学报》 (Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications)

年 卷 期：2020年第43卷第5期

页      面：64-70页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 1002[医学-临床医学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 100213[医学-耳鼻咽喉科学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61370222) 黑龙江省自然科学基金重点项目(ZD2019F003) 黑龙江省属高等学校基本科研业务费基础研究项目(KJCX201815,KJCX201917) 

主　　题：机器学习 睡眠呼吸暂停 希尔伯特-黄变换 随机森林 

摘      要：多导睡眠仪中的多种呼吸信号使睡眠呼吸暂停检测过程变得复杂,影响患者睡眠,对此,提出一种利用随机森林方法进行自动睡眠呼吸暂停检测的方法.腹部呼吸信号经过希尔伯特-黄变换后,呼吸暂停与正常睡眠时的能量和边际谱分布显著不同,通过提取相关频域特征,结合时域特征,利用机器学习中的随机森林方法进行呼吸暂停的检测,有效地降低了检测复杂性,提高了检测准确性.实验结果表明,此方法在检测的便捷性和准确性上优于已有方法,更适用于家庭环境,具有广泛的应用前景.