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基于RGCN的阻塞性睡眠呼吸暫停預(yù)測(cè)研究

摘要： 阻塞性睡眠呼吸暫停(obstructive sleep apnea, OSA)預(yù)測(cè)對(duì)于睡眠健康預(yù)警至關(guān)重要。然而傳統(tǒng)方法往往忽略各生理信號(hào)的空間和時(shí)間依賴(lài)性。提出一種基于循環(huán)圖卷積網(wǎng)絡(luò)(recurrent graph convolutional network, RGCN)的深度學(xué)習(xí)框架來(lái)挖掘呼吸生理信號(hào)間的時(shí)空特征。此方法利用圖結(jié)構(gòu)對(duì)呼吸生理信號(hào)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行建模。第一階段... （共6頁(yè)）

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