多模态睡眠呼吸暂停综合征检测算法与系统设计

"这篇毕业设计论文主要探讨了多模态睡眠呼吸暂停综合征（Sleep Apnea Syndrome, SAS）的检测算法及其应用。SAS是一种常见的睡眠障碍疾病，严重影响人们的睡眠质量和日常生活。目前，多导睡眠图（Polysomnography）是诊断SAS的金标准，但实施复杂、导联数量多，且可能影响患者睡眠质量。文献表明，心电图（ECG）信号中的特征参数可以表征SAS，已有许多方法基于单通道ECG信号进行SAS检测，但准确度不理想。此外，专家研究发现睡眠期间血氧饱和度的变化与SAS有高度关联性。因此，本论文提出了一种融合ECG信号和血氧饱和度特征的检测方法，旨在设计并开发睡眠呼吸暂停综合征监测系统，以提高检测的准确性。论文主要内容包括： (1) ECG信号和血氧饱和度信号预处理：首先对ECG和血氧饱和度信号进行预处理，以去除噪声、滤波和校正，为后续特征提取和分析提供高质量数据。 (2) 特征提取：通过分析ECG信号的R波定位，提取与SAS相关的特征，如RR间期、心率变异性等；同时，分析血氧饱和度信号的变化，如血氧饱和度下降事件的持续时间和频率。 (3) 数据融合与模型构建：结合ECG和血氧饱和度信号的特征，采用数据融合技术，将两种信号的信息有效地整合在一起，建立SAS检测模型。可能使用的方法包括支持向量机、深度学习网络或其他机器学习算法。 (4) 系统设计与实现：设计一个实时的睡眠呼吸暂停监测系统，包括硬件设备（如传感器、数据采集模块）和软件平台（信号处理、结果展示）。系统应具有用户友好的界面，能够实时显示监测数据，并自动报警在检测到SAS事件时。 (5) 实验验证与性能评估：通过对比实验，验证所提算法和系统的性能，可能使用公开的SAS数据库进行测试，评估指标可能包括敏感性、特异性、准确率和F1分数等。 (6) 结果讨论与未来展望：对实验结果进行深入讨论，分析算法的优点和不足，并对未来的研究方向和改进空间提出建议。 本论文的工作不仅提高了SAS的检测精度，也为临床诊断提供了辅助工具，有助于早期发现和治疗SAS，改善患者的生活质量。"