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目的:设计一种防止睡眠窒息的实时预警系统,能够监测睡眠窒息的发生,并根据预测实现报警,降低睡眠窒息现象的发生。方法:把数据库技术与数据挖掘技术结合起来,数据终端可以针对患者敏感数据进行数据挖掘分析,充分利用Logic和BP神经网络数据分析的优势,量化衡量患者伤情变化,并实现自动分型。结果:本系统实现了睡眠窒息状况的智能分析,并针对患者进行了阶段预测,将风险较大的预测进行报警,从而降低睡眠中窒息现象的发生概率;同时能够针对睡眠窒息现象进行分级。结论:该系统具有诊断率高,操作便捷的优点,为睡眠状态下其它生理体征的监测和预测提供了借鉴。

作者:荆斌;张鹏;李巍;查玉华;周双勤;尚学义

来源:中国医学装备 2011 年 08卷 9期

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作者:
荆斌;张鹏;李巍;查玉华;周双勤;尚学义
来源:
中国医学装备 2011 年 08卷 9期
标签:
人工神经网络 睡眠窒息 多导睡眠监测 专家系统 Artificial neural network Sleep apnea syndrome Polysomnography Expert system
目的:设计一种防止睡眠窒息的实时预警系统,能够监测睡眠窒息的发生,并根据预测实现报警,降低睡眠窒息现象的发生。方法:把数据库技术与数据挖掘技术结合起来,数据终端可以针对患者敏感数据进行数据挖掘分析,充分利用Logic和BP神经网络数据分析的优势,量化衡量患者伤情变化,并实现自动分型。结果:本系统实现了睡眠窒息状况的智能分析,并针对患者进行了阶段预测,将风险较大的预测进行报警,从而降低睡眠中窒息现象的发生概率;同时能够针对睡眠窒息现象进行分级。结论:该系统具有诊断率高,操作便捷的优点,为睡眠状态下其它生理体征的监测和预测提供了借鉴。