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睡眠呼吸暂停、低通气等异常生理事件严重影响着人们的睡眠质量与生命健康,准确高效地检测此类事件是预防及诊断睡眠相关疾病的基础。本文基于双向长短时记忆网络,组合使用口鼻气流、胸部活动和腹部活动三种生理信号,构建多输入睡眠呼吸事件检测模型。模型的训练和测试在都柏林大学学院睡眠呼吸暂停数据集(UCD)和美国国家睡眠研究资源数据集(HeartBEAT)上进行。实验结果显示,本文构建的多输入模型可有效识别睡眠呼吸事件,在UCD数据集上的准确率达87.98%,ROC曲线下面积达0.964;在HeartBEAT上的准确率达88.49%,ROC曲线下面积达0.963。此外,本文发现腹部活动信号在模型构建中具有较高的贡献度,表明了将腹部活动信号用于睡眠呼吸事件检测的必要性,为进一步开发睡眠呼吸疾病的自动筛查工具提供了参考。 相似文献
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本文分析了数据结构课程实验教学的特点、教学现状,针对存在的"两极分化"问题,提出了改善该问题的分层次教学设计方案。该方案对于激发学生的学习兴趣,提高学生的学习积极性和培养学生学以致用的能力非常有益。 相似文献
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