[发明专利]OSAHS识别方法、模型、模型建立方法、及装置

权利要求书

1.一种OSAHS识别方法，其包括：

将受试者的原始血压数据通过数据准备模块进行异常值处理和缺失值插补得到经处理的血压数据；

经处理的血压数据被送至特征提取模块，提取出模型输入量，所述模型输入量包括下列输入量中的至少一些：

1)日均舒张压；

2)夜均收缩压；

3)夜均舒张压；

4)夜间收缩压下降率；

5)夜间舒张压下降率；

6)夜间平均压下降率；

7)血压节律形态；

8)24h收缩压负荷；

9)24h舒张压负荷；

10)日间收缩压负荷；

11)日间舒张压负荷；

12)夜间收缩压上面积；

13)夜间收缩压下面积；

14)夜间收缩压上升最大高度；

15)夜间收缩压下降最大深度；

16)夜间收缩压T2持续时间；

17)夜间收缩压K1斜率；

18)夜间收缩压波动；

19)夜间收缩压H1高度；

20)夜间舒张压上面积；

21)夜间舒张压下面积；

22)夜间舒张压上升最大高度；

23)夜间舒张压下降最大深度；

24)夜间舒张压K1斜率；

25)夜间舒张压波动；

26)夜间舒张压H1高度；

27)夜间平均压上面积；

28)夜间平均压下面积；

29)夜间平均压上升最大高度；

30)夜间平均压下降最大深度；

31)夜间平均压波动；

32)夜间平均压H1高度；

33)早晨收缩压上面积；

34)早晨收缩压上升时间；

35)早晨收缩压上升最大高度；

36)早晨舒张压上面积；

37)早晨舒张压上升最大高度；

38)早晨平均压上面积；

39)早晨平均压上升最大高度；

40)归一化的夜间收缩压T2持续时间；

将所述模型输入量输入到OSAHS识别模型，所述识别模型为Logistic回归模型；

所述识别模型根据所述输入量计算得到OSAHS风险评分；根据计算所得的风险评分与预定的阈值进行比较，确定该受试者是否患有OSAHS。