基于D-CNN的呼吸机假阳性报警识别方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于D‑CNN的呼吸机假阳性报警识别方法及系统，其包括：对采集到的体征特征参数数据进行预处理，将处理后的数据划分为测试样本和训练样本；由所述训练样本训练卷积神经网络得到双层卷积神经网络模型，以得到由一维特征参数到假阳性报警和报警时长的多层映射关系；将所述测试样本输入第一层卷积神经网络模型，输出结果作为第二层卷积神经网络模型的输入，通过所述映射关系识别出假阳性报警。本发明能正确识别呼吸机的假阳性报警，正确确定病人的健康状况。