一種基于深度學習的家用式不寧腿綜合癥早期診斷系統
作者：周平; 黃羅杰; 趙慶賢; 肖文錦; 李思雨 東南大學生物科學與醫學工程學院; 南京市210096
摘要：不寧腿綜合癥是一種常見的睡眠障礙疾病。該文提出一種基于深度學習的家用式不寧腿綜合癥診斷系統,適用于癥狀不穩定的早期患者進行日常診斷。該系統硬件部分安裝于床體,基于加速度傳感器實現非接觸式的無感睡眠體動信號采集;軟件部分利用深度學習進行信號分類識別——基于Keras框架構建全連接前饋網絡,實現共7種睡眠體動類型識別,綜合分類準確率可達97.83%。該系統根據上述檢測結果評估睡眠過程中周期肢動指數和覺醒指數,評估結果可以作為不寧腿綜合癥早期診斷的依據。
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