基于心电信号的睡眠呼吸暂停综合征检测算法

睡眠呼吸暂停综合征(SAS)的诊断对预防高血压、冠心病、心律失常、脑卒中等疾病具有重要的临床意义。本文基于单通道的心电(ECG)信号提出了一种新的SAS检测算法,该算法首先对ECG信号进行QRS波检测和预处理,得到RR间期和心源性呼吸(EDR)信号序列,并从中提取各项时频特征参数(n=40),再对这些参数归一化处理后,使用支持向量机(SVM)进行分类训练,最终获得可评判SAS的指标。经MIT-BIH权威数据库(Apnea-ECG database)实验表明,本文算法在训练集和测试集上的准确率分别为95%和88%。