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基于加法网络和自注意力机制的OSA检测方法（2021年06期 v.42 43-48页）

‖  文章供稿：郑雅纯  郑和裕  林美娜
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2021年06期 v.42 43-48页

郑雅纯  郑和裕  林美娜

（广东工业大学自动化学院，广东 广州 510006）

摘要：为实现准确率高且计算复杂度低的阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）检测，根据血氧饱和度（SpO2）提出一种基于加法网络和自注意力机制的OSA检测方法。该方法引入加法网络用于SpO2的特征提取，以降低计算复杂度；采用自注意力机制调整采样点间的特征权重，以提高检测精度。在数据集Apnea-ECG上实现了敏感性94.56%、特异性96.91%的检测性能，且浮点运算数量为2.88 K FLOPs，比卷积操作减小了40%。实验结果表明：该方法在获得较高检测精度的同时，可以保持较低的计算复杂度。

关键词：血氧饱和度；阻塞性睡眠呼吸暂停检测；加法网络；自注意力机制

中图分类号：TP391              文献标识码：A           文章编号：1674-2605(2021)06-0008-06

DOI：10.3969/j.issn.1674-2605.2021.06.008

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