一步优化OSAHS鼾声分类算法

作者：余佳琪; 王冬霞^*; 马晓冬; 张严

来源：实验室研究与探索, 2023, 42(07): 136-181.

DOI：10.19927/j.cnki.syyt.2023.07.027

• 鼾声分类
• 鼾声检测
• 切割聚类
• 一步优化分类

针对人工标注分类阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)患者鼾声准确率低等不足，提出一步切割聚类的鼾声分类算法(BVCL)。该算法基于贝叶斯信息准则(BIC)对单切割点检测进行优化，实现鼾声多切割点检测和聚类，并采用语音端点检测(VAD)技术对切割点进行快速筛选；通过改进线性判别分析(LDA)算法矩阵，构建分类回归树(CART)-LDA分类模型，实现OSAHS患者鼾声、正常鼾声和非鼾声的一步三分类，提高OSAHS患者的筛查效率，为便携式睡眠鼾声监测设备走向应用提供一种可能。以某医科大学临床夜间实录鼾声数据作为输入，仿真结果表明，该算法与鼾声两步分类法和一步分类法相比，降低算法复杂度的同时提升了分类准确率。

• 单位
  辽宁工业大学