Abstract-This paper presenterar en metod för obstruktiv sömnapné (OSA) screening baserad på elektrokardiogram (EKG) inspelning under sömn. OSA är en vanlig sömnstörning som orsakas av repetitiva ocklusioner i de övre luftvägarna och detta fenomen kan vanligtvis observeras även i andra perifera system såsom hjärt-kärlsystemet. Sedan extraktion av EKG egenskaper, såsom RR intervall och området för QRS-komplexet, är användbart för att utvärdera sömnapné på icke-invasivt sätt. I den presenterade analysen användes 50 inspelningar från apné Physionet-databasen; data delades upp i två uppsättningar, utbildningen och testuppsättningen, som var och en bestod av 25 inspelningar. En tvåvarig tidsvarierande autoregressiv modell (TVAM) användes för att utvärdera beatby-beat effektspektrala densiteter för både RR-intervallen och QRS komplexa områden. Temporal och spektral funktioner ändrades minut för minut sedan apné annoteringar där ges med denna upplösning. Träningssetet bestod av 4950 apneic och 7127 nonapneic minuter medan testsetet hade 4428 apneic och 7927 nonapneic minuter. Den K-nearest granne (KNN) och neurala nätverk (NN) övervakade lärande klassificerare användes för att klassificera apné och icke apné minuter. Ett sekventiellt framåtval användes för att välja den bästa funktionsundergruppen i en omslagsinställning. Med tio funktioner uppnådde KNN algoritmen en noggrannhet på 88 %, känslighet på 85 % och specificitet på upp till 90 %, medan NN uppnådde noggrannhet på 88 %, känslighet på 89 % och specificitet på 86 %. Utöver den minut-för-minut klassificeringen visade resultaten att de två klassificeringarna kan separera helt (100 %) de normala inspelningarna från de apneiska inspelningarna. Slutligen användes ytterligare en databas med åtta inspelningar som kommenterades som normala eller apneiska för att återigen testa klassificeringarna. Även i denna nya datauppsättning visade resultaten en fullständig separation mellan apneiska och normala inspelningar. Index Termer-Elektrokardiogram, pulsvariation, neurala nätverk, mönsterklassificering, tidsvarierande autoregressiv modell.
Medez et al., studerade över 70 funktioner från varje segment, och skilde apné segment från normala segment med en klassificering noggrannhet på 88% av k -nearest granne (KN) och neurala nätverk REF.
Sleep Apnea Screening by Autoregressive Models From a Single ECG Lead
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}