"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。"
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