摘要
本发明提供了一种儿童阻塞性睡眠呼吸暂停预测系统,所述系统包括数据筛选与预处理模块、特征选择与构建模块、儿童OSA预测模型构建模块、及模型预测模块,还包括预测结果分析模块。该系统基于儿童常规体检数据、睡眠问卷数据、血氧监测数据等获取容易且不易受到干扰的数据,提高了生物信号采集的鲁棒性,同时使用对抗性训练策略建立初始特征,提高了预测模型的可靠性;通过单独或随机组合建立不同输入特征,结合各输入特征在预测儿童OSA方面的重要性,确定最佳基础模型及超参数,建立儿童OSA预测模型,显著提高儿童OSA的预测准确性,并提供SHAP分析满足临床诊疗的决策支持需求,实现儿童阻塞性睡眠呼吸暂停病症的早期筛查。
技术关键词
阻塞性睡眠呼吸暂停
预测系统
儿童
饱和度
子模块
超参数
特征选择
年龄
变量
网格搜索算法
数据
分层
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分析模块
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