阻塞型呼吸暫停低通氣綜合征（Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome,OSAHS）是一種常見的睡眠障礙疾病。目前診斷該病的“金標準”是多導睡眠圖（Polysomnography,PSG）。但醫(yī)院PSG設備數(shù)量有限、診斷費用昂貴且監(jiān)測手段繁瑣。便攜的診斷方法已成為當前迫切需要研究的問題。在PSG設備檢測的多種信號中,患者的聲學信號鼾聲對該病的診斷具有重要作用,為方便受試者可以在家中進行診斷,本文僅采用鼾聲作為該疾病的篩查依據(jù),設計快速的診斷方法,開發(fā)手機APP進行檢測,具體工作包括以下三個方面:（1）基于遷移學習的夜間睡眠鼾聲識別方法研究:針對受試者家里睡眠背景聲音復雜,鼾聲的準確識別具有較大困難的問題,本文采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡自動學習鼾聲特征表示,并進行遷移學習,采用多項損失邏輯回歸算法建立鼾聲識別模型,具體使用公開聲學數(shù)據(jù)集ESC-50和采集的患者鼾聲數(shù)據(jù)結(jié)合進行訓練,實現(xiàn)了在家庭復雜背景環(huán)境下的睡眠鼾聲檢測識別。（2）基于鼾聲的OSAHS診斷方法研究:為提高基于鼾聲的OSAHS診斷準確率,本文在傳統(tǒng)聲學特征計算的基礎上進一步進行深度學習特征的提... 

【文章來源】：西安理工大學陜西省

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

患者PSG監(jiān)測展示圖

相關工作概述15使用基于ESC50數(shù)據(jù)集訓練的檢測算法，具有有效從家庭復雜的環(huán)境噪音中識別出鼾聲的能力。ESC-50數(shù)據(jù)集的具體類別詳細信息如下表所示：表2-1ESC-50數(shù)據(jù)集的具體類別詳細信息Tab.2-1ESC-50datasetspecificcategorydetails動物自然的聲景和水聲人聲（非語音）內(nèi)部/家庭聲音外部/城市噪音狗公雞豬牛雨哭泣的嬰兒敲門聲直升機海浪打噴嚏鼠標點擊電鋸啪啪的大火鼓掌鍵盤打字警笛板球呼吸聲門吱吱響汽車喇叭青蛙貓鳥咳嗽開罐聲發(fā)動機水滴腳步聲洗衣機火車母雞風笑吸塵器教堂的鐘聲昆蟲倒水刷牙時鐘鬧鐘飛機羊抽水馬桶打鼾聲時鐘滴答煙花烏鴉雷雨喝酒玻璃破碎手鋸2.2.2患者相關數(shù)據(jù)集本文課題的研究工作的患病診斷評估算法中，其訓練使用到了患者相關數(shù)據(jù)集。患者相關數(shù)據(jù)集中的樣本數(shù)據(jù)皆來自于位于陜西省西安市的西安交通大學第二附屬醫(yī)院。其中包括患者在夜間睡眠時進行的錄音數(shù)據(jù)，同時在患者做完檢查后整理其PSG檢查報告單中的基本檢查信息。在本課題研究工作中，受試患者在由醫(yī)院的專業(yè)設備——PSG進行記錄不同生物信號的信息。本課題研究中的PSG記錄是由一個有專業(yè)的PSG系統(tǒng)收集（規(guī)格型號：澳大利亞，悉尼，E-Series，Compumedics），該設備如圖2-3所示：圖2-3E-Series網(wǎng)絡數(shù)字式腦電系統(tǒng)Fig.2-3E-SeriesnetworkdigitalEEGsystem與此同時，患者在夜間睡眠時的錄音是由距離患者約為一米距離的氣體麥克風（規(guī)格型號：澳大利亞，悉尼，ModelNT3,RODE）所收集的，其采樣率為22050Hz，錄音長度

基于傳統(tǒng)特征


本文編號：3374131