Abstract-Obstruktiv sömnapné (OSA) är en vanlig sjukdom där individer slutar andas under sömnen. Dessa episoder varar i 10 sekunder eller mer och gör att syrenivåerna i blodet sjunker. De flesta fall av sömnapné är för närvarande odiagnostiserade på grund av kostnader och praktiska begränsningar av natten polysomnografi (PSG) på sömnlabb, där en expert människa observatör krävs. Nya tekniker för sömnapné klassificering utvecklas av bioingenjörer för de flesta bekväma och snabb upptäckt. I denna studie utvecklar och validerar vi ett neuralt nätverk (NN) med hjälp av SpO2-mätningar som erhållits från pulsoximetri för att förutsäga OSA. Resultaten visar att NN är användbart som ett prediktivt verktyg för OSA med hög prestanda och förbättrad noggrannhet, cirka 93,3%, vilket är bättre än rapporterade tekniker i litteraturen.
I vår tidigare publicerade forskning utvecklade vi ett Neural Network (NN) som ett prediktivt verktyg för OSA med hjälp av syremättnadssignal (SpO2) mätningar som erhållits från pulsoximetri REF.
A Neural Network System for Detection of Obstructive Sleep Apnea Through SpO2 Signal Features
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}