技术特征：
技术总结
本发明一种面向中风预测的睡眠数据分析方法，其主要通过分析参与者睡眠周期和睡眠阶段中，睡眠时间，睡眠效率，浅度睡眠，深度睡眠等的变化来尽早发现中风潜在风险，同时在使用常用预测模型得到预测结果后，运用相似性原理对该结果进行进一步处理，以减少漏报率，同时将误报率控制在可以接受的范围。与现有的技术相比较，通过便捷和非侵入式方式获取参与者连续长时间睡眠数据，结合部分已知临床生理数据，能够更为准确预测参与者患有中风的风险。同时本方法通过计算参与者与已中风和未中风人群的相似性，能够提高已有预测模型的准确率。
技术研发人员：王柱;於志文;谢佳;郭斌;周兴社
受保护的技术使用者：西北工业大学
技术研发日：2018.07.02
技术公布日：2018.11.09