Abstract-Snoring (SN) är ett tidigt tecken på övre luftvägarna dysfunktion, och det är starkt förknippat med obstruktiv sömnapné. SN-detektion är viktigt för att övervaka SN objektivt och för att förbättra den diagnostiska känsligheten för sömnstörningar. I denna studie presenteras en automatisk snarkningsdetektionsmetod med hjälp av en elektromekanisk filmgivare (Emfit-signal). Representativa polysomnografer av normal andning och SN-perioder från 30 försökspersoner valdes ut. Enskilda SN-händelser identifierades med hjälp av källseparation som tillämpade icke-negativ matrisfaktoriseringsdekonvolution. Algoritmen utvärderades med hjälp av manuell annotering av de polysomnografiska inspelningarna. Enligt våra resultat var känsligheten och det positiva prediktiva värdet av den utvecklade metoden för att avslöja snarkning från Emfit-signalen 82,81% respektive 86,29%. Jämfört med andra tillvägagångssätt anpassar sig vår metod till individens spektral snarkningsprofil snarare än att matcha en viss spektralprofil, uppskattar snarkningsintensiteten och erhåller den specifika spektralprofilen hos snarkarna under epoken. Dessutom behövs ingen utbildning. Denna studie tyder på att det är möjligt att upptäcka enskilda SN händelser med Emfit madrass, som kan användas som ett kontaktlöst alternativ till mer konventionella metoder som piezo-snore sensorer eller mikrofoner. Index Terms-Emfit (elektromekanisk filmgivare) madrasssensor, icke-negativ matris faktorisering dekonvolution (NMFD), icke-negativ matris faktorisering (NMF), sömn, sömn-oordning andning (SDB), snarkning (SN).
Perez-Macias m.fl. REF presenterade en automatisk snarsdetekteringsmetod med hjälp av en elektromekanisk filmgivare (Emfit-signal).
Detection of Snores Using Source Separation on an Emfit Signal
{'venue': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'journal': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}