[发明专利]一种提高深度神经网络精度的数据增强方法

说明书

本发明公开了一种提高深度神经网络精度的数据增强方法，包括收集真实的数据，收集的数据包括床垫无人、床垫有人且有体动、床垫上有人没有体动有呼吸波和心动冲击波、呼吸暂停，对该数据进行睡眠检测分析；根据睡眠检测分析得出两点结论；增强心动波、呼吸波数据；将收集的心动波、呼吸波数据与增强心动波、呼吸波产生的数据进行随机混合，之后进行标注、训练、测试，本发明在设计了一种原始睡眠生理参数的增强方法，有效的提高了深度神经网络的精度、泛化能力、鲁棒性。

技术领域

本发明涉及医疗领域，具体是一种提高深度神经网络精度的数据增强方法。

背景技术

睡眠的作用有补充人体的能量，增强自身抵抗力，促进人体的正常生长发育，使人体得到充分的休息等，睡眠对于保护人的心理健康与维护人的正常心理活动极其重要，然而居民睡眠质量却不容乐观，3月21日为“世界睡眠日”，中国睡眠研究会日前发布了《2017中国青年睡眠现状报告》，本次调查范围纳入了10岁至45岁的人群，共调查了近6万人。从整体的睡眠状况来看，76％的受访者表示入睡困难，其中超过13％的人甚至感觉处在痛苦状态，只有24％的受访者表示睡眠整体状况不错。由此可见睡眠问题已经不仅仅是个人健康问题更是重大的社会问题，需要建立一套科学的从监测到管理再到改善的机制，目前的方法是通过多导睡眠监测(PSG)记录患者睡眠时的脑电、心电、肌电、眼电、胸腹呼吸、鼾声、口鼻气流和热敏、血氧饱和度、体位等睡眠呼吸参数。进而了解入睡潜伏期，觉醒次数和时间，两种睡眠时相和各期睡眠比例，觉醒时间和睡眠总时间等，从而评估和诊断失眠，并发现某些失眠的病因，如脑部病变，抑郁症，睡眠呼吸障碍，肢体异常活动等。通过整晚记录以上数据后，经睡眠技师分析后，可对OSAHS进行诊断，并知道其睡眠质量、睡眠时间、睡眠效率、呼吸暂停次数和低氧程度，最后综合判断其轻重程度。多导睡眠监测(PSG)的方法虽然全面的监测了睡眠生理参数，但脱离了真实的睡眠场景，多导睡眠监测的过程中患者身上绑满了各种传感器导致严重的不适和心理压力从而影响了睡眠生理参数的准确度。

基于多导睡眠监测(PSG)方法的缺点本发明设计了一款睡眠监测设备，并且利用了深度神经网络强大的学习表征能力提高了睡眠生理参数监测的准确性，一般而言，比较成功的深度神经网络需要大量的参数，许许多多的神经网路的参数都是数以百万计，而使得这些参数可以正确工作则需要大量的数据进行训练，而实际情况是很难收集到大量的数据，少量的数据集上训练深度神经网络带来诸多的问题，如过拟合、模型缺少鲁棒性、模型缺少泛化能力等。数据增强是一种丰富数据分布、扩展训练数据集的方法广泛的应用在各种模型的训练中，图像识别领域的图片翻转、图片旋转、图片缩放、图片剪裁、图片平移、添加噪声都是数据增强的方法。

本发明设计了一种原始睡眠生理参数的增强方法，有效的提高了深度神经网络的精度、泛化能力、鲁棒性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种提高深度神经网络精度的数据增强方法，以解决现有技术中的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种提高深度神经网络精度的数据增强方法，所述该方法内部硬件包括压电薄膜传感器、仪表放大器、24位模数转换器件和数字信号处理器、数字滤波器，其中，压电薄膜传感器、仪表放大器、24位模数转换器件、数字信号处理器、数字滤波器依次电连接，压电薄膜传感器植入在床垫内部，用于实时的感应人体睡眠过程中的体动、呼吸时的胸腔扩张收缩。

一种提高深度神经网络精度的数据增强方法，其特征在于：

S1：通过睡眠监测设备收集真实的数据，收集的数据包括床垫无人、床垫有人且有体动、床垫上有人没有体动有呼吸波和心动冲击波、呼吸暂停，对该数据进行睡眠检测即呼吸波、心动波的分析；

S2：根据睡眠检测分析得出两点结论；

S3：增强心动波、呼吸波数据；