Identification of Sleep Apnea Severity Based on Deep Learning from a Short-term Normal ECG

睡眠呼吸暂停 期限(时间) 医学 呼吸暂停 睡眠(系统调用) 鉴定(生物学) 内科学 心脏病学 人工智能 听力学 重症监护医学 计算机科学 生物 物理 操作系统 量子力学 植物
作者
Erdenebayar Urtnasan,Jong-Uk Park,Eun Yeon Joo,Kyoung-Joung Lee
出处
期刊:Journal of Korean Medical Science [Korean Academy of Medical Sciences]
卷期号:35 (47) 被引量:27
标识
DOI:10.3346/jkms.2020.35.e399
摘要

This paper proposes a novel method for automatically identifying sleep apnea (SA) severity based on deep learning from a short-term normal electrocardiography (ECG) signal.

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