项目成员：吴冰珩

指导教师：宁学栋

作品简介：本项目旨在开发一套基于心率、呼吸和血氧三参数的睡眠呼吸暂停综合征（SAS）监测装置。通过实时采集和处理心率、呼吸和血氧信号，使用先进的信号处理算法和机器学习技术，实现对SAS的有效检测和早期预警。

图1作品展示图

图2作品展示图

图3作品展示图

图4作品展示图

项目创新点：

（1）技术创新：通过下位机传感器采集，上位机进行机器学习模型训练，基于PyTorch框架构建自编码器模型，对心率、呼吸和血氧信号进行特征提取和相似性分析，找出最相似的信号片段，检测呼吸暂停事件，结合Streamlit实现交互式界面，方便用户实时查看和分析信号数据，并对呼吸暂停事件进行详细的图表展示

（2）应用创新：通过心率、血氧和呼吸三个参数的监测，实现对SAS的早期预警和干预，提升患者的生活质量。

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