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开发基于生理信息的睡眠障碍自动识别方法

发布时间: 2022-07-26
来源: 科技服务团
截止日期:2022-12-31

价格 双方协商

地区： 山东省 济南市 历城区

需求方： 营动***公司

行业领域

生物与新医药技术

需求背景

失眠是一种典型的睡眠障碍，在短时间内不会威胁到人们的生命安全，但如果任由病情发展，其将给患者带来一系列并发疾病甚至导致死亡。公认的减轻失眠危害最有效方法是早诊断、早治疗，而传统人工方法缺乏自动识别的有效生理指标，耗时费力，容易受到医生主观因素影响。

需解决的主要技术难题

失眠如果不能及时有效的得到治疗，任由病情持续发展会带来一系列的并发疾病，甚至威胁生命。研究表明，应对睡眠障碍最有效的途径是早诊早治，提高诊断效率。目前面临的问题是：失眠诊断缺乏自动识别的有效生理指标。传统上，睡眠医生基于相关量表（如失眠严重程度指数、匹兹堡睡眠质量指数、国际睡眠障碍分类第三版），及人工识别的生理数据（如脑电）做出诊断。人工识别耗时费力，易受到医生主观因素影响。因此，需要探索一种客观高效、便捷、低成本、非侵入式的自动失眠识别方法。

期望实现的主要技术目标

以失眠的自动识别为切入点开展面向失眠自动识别的生理信息建模方法和关键技术的研究，探索客观有效、非侵入、便携、廉价的失眠自动识别方法，实现基于普适化生理数据和图论的失眠自动识别。

需求解析

解析单位：“科创中国”中医药文化产业科技服务团（中华中医药学会） 解析时间：2022-09-19

林华

广东省中医院

主任

综合评价

1.为了发掘睡眠数据中蕴藏的有价值自动失眠识别信息,提出了基于冗余移除的生理数据特征选择算法。分析了垂直关联性(特征与类属性的关系)和水平关联性(特征与特征的关系)以确定两种冗余标准。为量化冗余标准,定义了一个基于互信息的近似冗余特征框架,去除冗余和无关特征。为了评价算法的有效性,在八个公开生物数据集上进行了验证,与典型特征选择算法进行比较,实验结果表明本算法能够有效地减小特征维数,提高分类精度。此外,通过实验表明算法核心参数δ和α的最佳取值范围分别为0.05到0.13和0.60到0.66。 2.探索非结构睡眠生理特征的表示和管理方法,以及自动睡眠分期,设计并实现了基于本体与特征权重分析的自动睡眠分期方案。对生理数据进行预处理后,构建本体模型存储和管理大量生理特征以及其它睡眠上下文信息。基于加权特征分析改进随机森林分类算法实现自动睡眠分期。实验数据分析结果表明改进后随机森林算法的五态睡眠分期平均准确率提高了5.00%。同时实验结果也表明改进后的随机森林算法受到睡眠片段数量的影响较小。
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处理进度

  1. 提交需求
    2022-07-26 16:09:47
  2. 确认需求
    2022-07-27 10:08:51
  3. 需求服务
    2022-07-27 10:08:51
  4. 需求签约
  5. 需求完成
服务方

“科创中国”中医药文化产业科技服务团