一种基于人工智能的阻塞型睡眠呼吸暂停判定方法

本发明公开了一种基于人工智能的阻塞型睡眠呼吸暂停判定方法，包括S1、采集用户在睡眠期间的呼吸频率、心率和氧饱和度，构建生理数据集；S2、对采集到的原始生理数据集进行滤波、去噪和清洗，去除噪声和异常值；S3、从预处理后的生理数据集中提取关键生理特征；S4、利用改进深度学习训练一个判定模型，所述判定模型据提取的生理特征进行综合分析，判定是否发生阻塞型睡眠呼吸暂停；S5、系统实时监测用户的睡眠状态，并在检测到阻塞型睡眠呼吸暂停时提供即时反馈或警报；S6、系统根据不同用户的生理特征进行分析，提供针对个人的判定结果和健康建议。本发明提高了阻塞型睡眠呼吸暂停判定的准确性和实时性，实现精确的睡眠呼吸暂停监测和判定。