【摘 要】
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阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome,OSAHS）是人体多系统协同参与的生理活动,各模态生理信号之间存在相关性,相比单模态,多模态数据包含更加丰富的信息,更能揭示模态间的潜在相关性。然而,现有的多模态研究缺乏使用有效的处理手段来发掘各模态之间潜在的相关性,无法适应信号个体差异和通道差异,从而无法兼顾睡眠检测的准确度和稳定
【基金项目】
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国家自然科学基金项目《基于多模态多标签学习的智能睡眠监测方法研究》（项目编号:62073086）；
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阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome,OSAHS）是人体多系统协同参与的生理活动,各模态生理信号之间存在相关性,相比单模态,多模态数据包含更加丰富的信息,更能揭示模态间的潜在相关性。然而,现有的多模态研究缺乏使用有效的处理手段来发掘各模态之间潜在的相关性,无法适应信号个体差异和通道差异,从而无法兼顾睡眠检测的准确度和稳定性。因此本文基于深度学习的多模态OSAHS检测算法来展开研究,主要内容如下:（1）处理数据。针对异常值信号,采用线性插值消除由于传感器断开而引起的零电平伪迹;针对工频干扰和肌电干扰,采用小波处理技术去噪;针对基线漂移,采用卷积移动平均滤波器进行滤波;划分数据集。（2）提出卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）和堆叠的轻量级梯度提升机（Light Gradient Boosting Machine,LGBM）分类器来进行OSAHS的检测,该方法更好的挖掘和利用不同模态间的潜在相关性。使用跨被试划分数据集来抵御特征分布变化的影响;使用CNN提取中间层特征来实现深层的特征交互,实现特征融合;结合堆叠的LGBM分类器提高特征的代表性能力,从而获得更深层次的判别信息来实现OSAHS的检测。本文所提出的模型在呼吸暂停-心电图数据库中进行,结果表明逐层特征融合的效果好于决策层融合以及单信号检测的结果,这表明本文提出的模型可以有效挖掘Sp O2和ECG两种模态间潜在的相关信息。（3）提出ResNeSt-LGBM网络学习Sp O2和ECG两种不同模态间潜在的具有表征性的OSAHS检测特征。针对OSAHS存在的个体差异,采用跨被式方法解决个体差异问题;针对通道差异等问题,使用Split-Attention模块将通道注意力推广到特征图组中表示来捕捉Sp O2和ECG信号的关键时频特征;利用全局池化层以使得通道维度保持分离的同时,在空间维度上进行特征图聚合,从而解决通道差异的问题;利用LGBM分类器逐层特征融合提高特征的表征能力。本实验在睡眠心脏健康研究（SHHS2）数据库中进行,实验结果表明,ResNeSt-LGBM网络能很好地进行多模态特征交互,学习Sp O2和ECG信号的潜在相关性特征,实现多模态特征融合。
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