【摘 要】
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睡眠呼吸暂停综合症（OSA）是一种常见的睡眠中呼吸停止的睡眠障碍，在各年龄段人群中均拥有较高的患病比例。然而目前OSA的主要诊断仍依靠复杂而昂贵的多导睡眠监测（PSG），严重制约了OSA的筛查效率。针对这个问题，本文提出了一种基于栈式自编码网络（SAE）的鼾声OSA症状识别算法。该算法首先利用心电、鼾声数据进行OSA症状的特征抽出，两种特征在SAE的输入层或隐层结合后共同训练OSA诊断模型。该模型
【基金项目】
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天津市科技军民融合重大专项项目（18ZXJMTG00260）资助；
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睡眠呼吸暂停综合症（OSA）是一种常见的睡眠中呼吸停止的睡眠障碍，在各年龄段人群中均拥有较高的患病比例。然而目前OSA的主要诊断仍依靠复杂而昂贵的多导睡眠监测（PSG），严重制约了OSA的筛查效率。针对这个问题，本文提出了一种基于栈式自编码网络（SAE）的鼾声OSA症状识别算法。该算法首先利用心电、鼾声数据进行OSA症状的特征抽出，两种特征在SAE的输入层或隐层结合后共同训练OSA诊断模型。该模型利用了深度神经网络发掘复杂特征及多模态特征相关性的能力，在自编码网络的隐层训练心电、鼾声特征的相关性，并利用这种相关性提高模型的识别性能。OSA症状识别及发病预测实验中，采用心电、鼾声同时输入的情况下，比传统算法获得了5%-7%的识别精度提升；在采用鼾声输入时，也获得了96.5%的识别精度。
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