文献分享：利用深度神经网络和单导联心电信号Detection of sleep apnea using deep neural networks and single-lead ECG signals

原文链接：Detection of sleep apnea using deep neural networks and single-lead ECG signals - ScienceDirecthttps://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1746809421007229?via%3Dihub

摘要：

睡眠呼吸暂停导致睡眠期间频繁的呼吸停止。特征提取方法在使用单导联心电图信号的呼吸暂停检测算法的性能中起着关键作用。手工制作的功能由于尺寸大，计算复杂度高，通常不健壮。针对上述问题，本文提出了一种卷积神经网络（CNN）和长短时记忆（LSTM）递归网络相结合的自动特征提取方法。此外，充分连接的层用于区分呼吸暂停事件和正常节段。然后，应用呼吸暂停低通气指数（AHI）区分呼吸暂停患者和健康人。最后，为了评估所提出方法的有效性，在公开访问的呼吸暂停ECG和UCDDB数据集上进行了一些实验。基于灵敏度（94.41%）、特异性（98.94%）和准确性（97.21%）的结果表明，与其他睡眠呼吸暂停检测方法相比，我们提出的方法具有显著的改进。我们的模型对UCDDB数据集的准确率为93.70%，敏感性为90.69%，特异性为95.82%。可以推断，使用基于深度学习的算法检测呼吸暂停患者将有助于医生更准确地做出决策。

实现：

CNN层、最大池化层和LSTM层对心电信号进行特征提取。

分类器模型使用Adam优化器，学习率5e-4, weight decay 1e-6。

模型在已经开源的35条记录的数据集中进行训练。35条内部数据用于分类。

下面是模型结构

相较于同类算法，该模型在逐段分类和基于主题的分类中都实现了sota性能。

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