[发明专利]一种面向中风预测的睡眠数据分析方法

摘要

本发明一种面向中风预测的睡眠数据分析方法，其主要通过分析参与者睡眠周期和睡眠阶段中，睡眠时间，睡眠效率，浅度睡眠，深度睡眠等的变化来尽早发现中风潜在风险，同时在使用常用预测模型得到预测结果后，运用相似性原理对该结果进行进一步处理，以减少漏报率，同时将误报率控制在可以接受的范围。与现有的技术相比较，通过便捷和非侵入式方式获取参与者连续长时间睡眠数据，结合部分已知临床生理数据，能够更为准确预测参与者患有中风的风险。同时本方法通过计算参与者与已中风和未中风人群的相似性，能够提高已有预测模型的准确率。

主权项

1.一种面向中风预测的睡眠数据分析方法，包括以下步骤：步骤1：获取参与者人口统计和临床部分历史数据，使用经临床医学知识选取参与者个人特征；步骤2：通过智能设备，获得参与者长时间连续睡眠数据，构建参与者个体的睡眠数据模型；步骤3：针对步骤2中筛选到的睡眠数据，提取参与者个体的睡眠特征；步骤4：针对步骤3中建立的特征表达模型，选择合适的特征选择算法，挑选出有效的预测特征；步骤5：针对步骤4中计算得到的特征模型，训练支持向量机预测模型，设定初始阈值，从而得到初步分类结果；步骤6：计算参与者和已近中风群体，从未中风群体之间的相似性，更新步骤5中的阈值，得到精确的相似性结果。