将无线雷达睡眠监测设备与深度机器学习技术相结合,以评估阻塞性睡眠呼吸暂停的严重程度
Shang-Yang Lin1, Cheng-Yu Tsai2,3, Arnab Majumdar2
1School of Respiratory Therapy, College of Medicine, Taipei Medical University, Taipei, Taiwan.
概括
一个新的无线雷达系统为中度至重度和重度阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 提供了准确的查,可能减少对耗时的多睡眠学 (PSG) 的依赖,以诊断这种常见的睡眠障碍.
科学领域:
- 睡眠医学 睡眠医学
- 生物医学工程 生物医学工程
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 多睡眠学 (PSG) 是诊断阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 的黄金标准,但耗时且具有临床限制.
- 在临床实践中需要有效和准确的方法来选OSA严重程度.
研究的目的:
- 开发和验证无线雷达框架,用于选中度至重度和重度的OSA.
- 与标准PSG相比,评估雷达系统的准确性和一致性.
主要方法:
- 一项涉及196名患者的前性研究将无线雷达睡眠监测器与PSG进行了比较.
- 雷达系统使用深度神经决策树来估计呼吸干扰指数相对于总睡眠时间 (RDIPSG_TST) 的呼吸模式.
- 分析了相关性,一致性和分类准确性,并使用Youden指数确定了切断值.
主要成果:
- 在基于雷达的RDIPSG_TST和PSG衍生的呼吸暂停-呼吸暂停指数之间发现了强烈的相关性 (ρ = 0.91) 和一致性 (平均差异为0.59事件/小时).
- 雷达系统在中度至严重的OSA中达到90.3%的准确性 (切断值:19.2事件/小时),在严重的OSA中达到92.4%的准确性 (切断值:28.86事件/小时).
- 多类分类的平均准确率为83.7%.
结论:
- 无线雷达设备提供快速而准确的OSA选,可能减轻PSG容量的负担.
- 需要对基于雷达的总睡眠时间估计进行进一步的优化和验证,以便独立应用.
关键词:
呼吸暂停-呼吸暂停指数 (AHI)阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 是一种聚合体图 (PSG) 是一种多体图 (PSG)呼吸障碍指数相对于PSG (RDI) 确定的总睡眠时间.无线雷达睡眠监测设备是无线的.更多相关视频
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