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WIPSNet：基于3D ResNet的儿童夜间喘鸣检测
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AI 综述
2026-10-02，arXiv发表WIPSNet研究，提出基于堆叠连续小波变换谱图的3D ResNet，从夜间阻抗呼吸图信号检测儿童喘鸣。在15名患者（60夜、281小时）队列上，AUC达0.783±0.026，优于EVI（Mamba）及两种睡眠分期架构；性能在32分钟时间上下文深度处达到峰值。
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最新进展10月2日 12:00
WIPSNet在15名患者队列上AUC达0.783±0.026，32分钟上下文深度性能最优。报道时间线
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10月2日
- arXiv · Machine Learning TheoryWIPSNet：基于深度学习的儿童夜间喘鸣阻抗呼吸图检测
WIPSNet 是一个基于堆叠连续小波变换谱图的 3D ResNet，用于从夜间阻抗呼吸图信号中检测儿童喘鸣。在 15 名患者（60 夜、281 小时）队列上，WIPSNet 达到 AUC 0.783±0.026，优于 EVI（Mamba）及两种睡眠分期架构；性能在 32 分钟时间上下文深度处达到峰值。
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