基于人工智能的睡眠呼吸暂停综合症检测方法与相关机理研究

项目名称： 基于人工智能的睡眠呼吸暂停综合症检测方法与相关机理研究

项目编号： No.61401453

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 周小林

作者单位： 中国科学院深圳先进技术研究院

项目金额： 25万元

中文摘要： 睡眠呼吸暂停综合症（sleep apnea syndrome, SAS）是一类发病率高、潜在的严重危害健康的睡眠慢性疾病。持续的呼吸暂停会造成组织长期缺血、缺氧，进而导致心血管系统功能永久性损害。探究SAS发病机制及生理表现，并在此基础上寻找有效的检测与诊断方法是目前该领域研究的重要方向之一。传统的多导睡眠检测系统，由于潜在的生理与心理影响具有一定的局限性。本研究拟利用无扰式睡眠监测平台，在患者自然睡眠的状态下，同步记录受检者多模态生命体征信号（呼吸、心音信号、脉搏波信号等）。采用长程分析的去趋势波动分析理论、可同时提取信号时频特征的Teager能量算子对多模生理信息进行量化并建立睡眠事件分类模式库，构造基于模糊逻辑的多元模式库融合的专家决策系统，实现自然睡眠过程中SAS的自动、准确的检测方法。期望为SAS的检测方法提供新途径，为SAS病症的全面、深入研究提供理论基础和技术支撑。

中文关键词： 生命体征信号；心率；呼吸暂停综合症；呼吸信号；人工智能

英文摘要： The Sleep Apnea Syndrome (SAS) is a harmful sleep chronic disease of the general population, yet it occurs in high incidence. Uncontrolled SAS may cause several serious complicating diseases, such as, Cardiovascular disorders, Nervous system diseases, Dig

英文关键词： Vital signs；Heart rate；Sleep Apnea Syndrome；respiratory signal；Artificial intelligence