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非接触式多导睡眠图：无线电波告诉我们有关睡眠的信息
通过分析无需贴身传感器的人体反射射频波，开发了先进的机器学习算法来监测睡眠和夜间呼吸，验证结果表明该模型捕捉了睡眠的不同阶段、检测到了睡眠窒息，并可以测量患者的睡眠呼吸暂停指数，同时发现了睡眠阶段与多种疾病的相关关系。
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2 months ago
通过脑电图信号检测睡眠期间的氧气饱和度下降
利用机器学习技术从儿科患者睡眠呼吸暂停的脑电图（EEG）信号中识别潜在的氧减标志物，为睡眠呼吸暂停的诊断提供帮助。
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2 months ago
多模式睡眠呼吸暂停检测
在本研究中，我们提出了一个综合的流程，用于在进行睡眠呼吸暂停检测时弥补缺失或嘈杂的模态。与其他现有研究不同，我们的模型可以使用任意组合的可用模态，并在各种可用数据子集和不同的噪声水平下优于其他先进方法，即使在高水平的噪声或缺失情况下，其性能
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4 months ago
MPCNN：一种基于矩阵剖面的卷积神经网络睡眠呼吸暂停分级方法
使用基于距离关系的新特征提取方法，提高了轻量级模型的性能，为家庭睡眠呼吸暂停监测和睡眠呼吸暂停检测在物联网设备中的应用潜力。
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7 months ago
MM
使用单导联心电图信号的新型基于深度学习的睡眠呼吸暂停检测方法
提出了一种基于 S 峰检测的特征提取方法，使用单导联 ECG 来增强睡眠呼吸暂停的检测，并使用卷积神经网络进行训练，实现了比现有方法更高的准确性和敏感度，并表明该机器学习系统有望成为检测睡眠呼吸暂停的有效方法。
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2 years ago
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