一种基于改进人工蜂群算法优化支持向量机的睡眠呼吸暂停检测方法 |
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引用本文: | 熊馨,冯建楠,吴迪,张亚茹,易三莉,王春武,刘瑞湘,贺建峰.一种基于改进人工蜂群算法优化支持向量机的睡眠呼吸暂停检测方法[J].北京生物医学工程,2023(4):370-376. |
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作者姓名: | 熊馨 冯建楠 吴迪 张亚茹 易三莉 王春武 刘瑞湘 贺建峰 |
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作者单位: | 1. 昆明理工大学信息工程与自动化学院;2. 韩山师范学院物理与电子工程学院;3. 云南省第二人民医院临床心理科 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(82060329); |
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摘 要: | 目的 睡眠呼吸暂停综合征(sleep apnea syndrome, SAS)是由于睡眠时上气道通气不畅或堵塞引起的呼吸暂停或低通气,严重影响人类健康和生活。目前的检测方法是多导睡眠仪,检测过程较为复杂,影响患者正常睡眠。为此本文提出了一种针对血氧饱和度信号的引入交叉变异的全局混沌人工蜂群(cross global chaos artificial bee colony, CGCABC)算法优化支持向量机(support vector machine, SVM)的SAS检测方法。方法 从数据集ISRUC-SLEEP中提取25名SAS患者整晚8 h的脉搏血氧饱和度数据,经预处理后对每段数据计算5种非线性特征,包括近似熵、模糊熵、信息熵、排列熵和样本熵。比较发病片段信号特征和未发病片段信号特征之间的差异,使用CGCABC算法优化的SVM模型进行分类检测,并与人工蜂群(artificial bee colony, ABC)算法、粒子群(particle swarm optimization, PSO)算法、麻雀搜索(sparrow search, SS)算法优化SVM模型的检测结果进行对比。...
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关 键 词: | 呼吸暂停 交叉变异 混沌 人工蜂群 支持向量机 分类检测 |
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