非干预睡眠呼吸障碍检测与分析方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 SAS早期识别研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 SAS严重程度分析研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 2 睡眠监测基本机理综述 | 第15-19页 |
| 2.1 睡眠结构 | 第15-16页 |
| 2.2 胸冲击信号 | 第16-17页 |
| 2.3 心率变异性 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 3 胸冲击信号处理及心率间期获取 | 第19-25页 |
| 3.1 胸冲击信号获取及处理 | 第19-21页 |
| 3.2 心率间期提取及修正 | 第21-23页 |
| 3.3 本章小结 | 第23-25页 |
| 4 基于BCG的睡眠呼吸暂停早期检测方法 | 第25-39页 |
| 4.1 样本数据选择 | 第25-26页 |
| 4.2 各个睡眠阶段的特征提取 | 第26-33页 |
| 4.2.1 心率复杂性分析 | 第26-29页 |
| 4.2.2 拐点分析 | 第29-31页 |
| 4.2.3 先验知识分析 | 第31-32页 |
| 4.2.4 人口统计学指标分析 | 第32-33页 |
| 4.3 SAS早期识别模型 | 第33-35页 |
| 4.3.1 支持向量机分类原理 | 第33-34页 |
| 4.3.2 支持向量机分类重要参数 | 第34-35页 |
| 4.4 实验设计与结果分析 | 第35-38页 |
| 4.4.1 各睡眠阶段的特征分析实验 | 第35-36页 |
| 4.4.2 SAS早期识别模型分类实验 | 第36-38页 |
| 4.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 5 基于BCG的睡眠呼吸暂停严重程度分析方法 | 第39-67页 |
| 5.1 样本数据选择 | 第39-40页 |
| 5.2 睡眠呼吸事件发现 | 第40-44页 |
| 5.2.1 当前研究存在的主要问题 | 第40页 |
| 5.2.2 迭代累积平方和方法 | 第40-42页 |
| 5.2.3 改进迭代累积平方和方法 | 第42-44页 |
| 5.3 睡眠呼吸事件筛选 | 第44-50页 |
| 5.3.1 时域分析 | 第44-46页 |
| 5.3.2 频域分析 | 第46-49页 |
| 5.3.3 非线性分析 | 第49页 |
| 5.3.4 先验知识分析 | 第49-50页 |
| 5.4 SAS严重程度分析模型 | 第50-52页 |
| 5.4.1 朴素贝叶斯分类原理 | 第50-51页 |
| 5.4.2 随机森林分类原理 | 第51-52页 |
| 5.5 实验设计与结果分析 | 第52-65页 |
| 5.5.1 睡眠呼吸事件发现实验 | 第52-59页 |
| 5.5.2 睡眠呼吸事件筛选实验 | 第59-65页 |
| 5.6 本章小结 | 第65-67页 |
| 6 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 工作总结 | 第67页 |
| 6.2 研究展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第77-78页 |
