基于小波神经网络的睡眠呼吸暂停识别数据集

该数据集包含25名患者的血氧饱和度(SpO2)信号数据,这些数据通过多导睡眠图测试采集,属于医疗信号模态。数据集主要用于睡眠呼吸暂停的检测与诊断研究,通过提取SpO2信号特征并结合神经网络进行分类,旨在开发一种低成本、高舒适度的辅助诊断工具,适用于医疗信号处理与人工智能在睡眠障碍领域的应用。

Figshare
2018-08-01 更新
浏览 31
Neural NetworkSleep Disorder SyndromeApnea
Apnea Recognition with Wavelet Neural Networks Dataset

基本信息

大小
0.000405145 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2018-08-01
版本
v1

资源简介

基于小波神经网络的睡眠呼吸暂停识别数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Apnea Recognition with Wavelet Neural Networks》。源站首次发布:2018-09-19。

【数据内容】

源站原始描述:ABSTRACT Apnea is a Sleep Disorder Syndrome characterized by an interruption or reduction of air flow for at least 10 seconds. Polysomnography is a test used to apnea diagnosis. Several signals, including Electrocardiogram (ECG), Electroencephalogram (EEG) and Oxygen Saturation (SpO 2) are obtained in this diagnostic test. Since most tests for apnea are uncomfortable to the patients, there is an increase search for alternative methods to reduce cost and improve patient well-being. In this work,…

【数据结构与技术规格】

文件数 11 个,合计 405.14 KB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.7101377.v1。

【主题与分类】

源站学科分类:Applied Computer Science、Applied Mathematics not elsewhere classified。主题标签:Neural Network、Sleep Disorder Syndrome、Apnea。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Applied Computer Science、Applied Mathematics not elsewhere classified。

【获取与许可】

源站页面:https://scielo.figshare.com/articles/dataset/Apnea_Recognition_with_Wavelet_Neural_Networks/7101377

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:ZANIOL, C.; VARRIALE, M.C.; MANICA, E. (2018). Apnea Recognition with Wavelet Neural Networks. SciELO journals. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-01,引用时请注意版本时效。

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使用方式

数据集获取(Figshare)

源站:https://figshare.com/articles/dataset/Apnea_Recognition_with_Wavelet_Neural_Networks/7101377

按页面 Download 按钮获取。

数据说明

该数据集专注于睡眠呼吸暂停(Apnea)的检测与诊断研究。睡眠呼吸暂停是一种以气流中断或减少至少10秒为特征的睡眠障碍综合征。数据集包含来自都柏林圣文森特大学医院25名患者的血氧饱和度(SpO2)信号数据,这些数据通过多导睡眠图(Polysomnography)诊断测试获得。研究旨在通过提取SpO2信号特征参数,并连接神经网络进行分类,开发一种仅使用SpO2信号的辅助诊断工具,以降低传统检测方法的不适感和成本,提高患者舒适度。该数据集适用于医疗信号处理、睡眠障碍诊断算法、神经网络应用等研究方向。

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