基于互信息网络的睡眠呼吸暂停综合征的检测系统

• 摘要：

  本发明公开了一种基于互信息网络的睡眠呼吸暂停综合征的检测系统.本发明系统由ECG采集模块,ECG预处理模块,HRV信号提取模块,HRV预处理模块,网络生成模块和拓扑特征计算模块构成.该系统所需信号为单导联ECG信号,采集方便.本发明的检测系统操作方法简单易行,准确性高.

• 专利类型：

  发明专利

• 申请/专利号：

  CN201610728659.8

• 申请日期：

  2016.08.26

• 公开/公告号：

  CN106295225A

• 公开/公告日：

  2017-01-04

• 发明人：

  李翔 董昭

• 申请人：

  复旦大学

• 主分类号：

  G06F19/00(2011.01)I,G,G06,G06F,G06F19

• 分类号：

  G06F19/00(2011.01)I,G06K9/00(2006.01)I,G06K9/62(2006.01)I,A61B5/00(2006.01)I,A61B5/0452(2006.01)I,A61B5/0456(2006.01)I,G,A,G06,A61,G06F,G06K,A61B,G06F19,G06K9,A61B5,G06F19/00,G06K9/00,G06K9/62,A61B5/00,A61B5/0452,A61B5/0456

• 主权项：

  一种基于互信息网络的睡眠呼吸暂停综合征的检测系统,其特征在于,其由ECG采集模块,ECG预处理模块,HRV信号提取模块,HRV预处理模块,网络生成模块和拓扑特征计算模块构成;其中:ECG采集模块,负责采集患者睡眠的ECG信号;ECG预处理模块,对ECG信号滤波,去除噪声以及基线漂移;HRV信号提取模块,通过检测ECG信号的R波,获取心跳间隔信号;HRV预处理模块,滤除HRV信号中的异常值;网络生成模块,将HRV切割成N个片段,通过互信息方法计算片段之间的相似性,并将互信息矩阵转换成无权无向网络;其中:互信息的计算方法为:设两个随机变量(X,Y)的联合分布为P(x,y),边际分布为p(x)??、p(y),其中:;当互信息矩阵内的元素大于阈值,??则对应的网络节点i与j是相连的,否则不连,如此构建无权无向网络;拓扑特征计算模块,计算生成的无权无向网络的拓扑特征指标,利用拓扑特征指标检测OSA病人;其中:拓扑特征指标包括平均度k、局部聚类系数C、全局聚类系数T、全局效率E和模块性Q;其计算方法如下:平均度为网络中每个节点i度值的平均值,其中:N为网络中节点的数目;节点i的聚类系数定义为其中:为节点i的边数;网络的局部聚类系数定义为所有节点聚类系数的均值,C=全局聚类系数T定义为全局效率E定义为其中:为节点与节点之间最短路径.