睡眠呼吸暂停的人工智能分析

• 作者: 何情祖 尤欢欢 帅建伟 张少杰 曹玉萍 林海 熊富海 胡桓 钱镶玉
• 来源期刊: 生物物理学
• 学科: 医学
• 关键词: 睡眠呼吸暂停 自动分类 机器学习 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 1-17
• 页数: 17页
• 分类号: R16

摘要

睡眠呼吸暂停是一种与睡眠相关的呼吸障碍,如果同时引起慢性低氧血症及高碳酸血症,则通常被称为睡眠呼吸暂停综合征。睡眠多导图监测通常被用于睡眠呼吸暂停的判定和确诊,但睡眠多导图人工分析是一项耗时耗力的工作,因此自动判定睡眠呼吸暂停显得尤为重要。本文介绍了睡眠呼吸暂停的各种人工智能分类方法,包括基于统计规则的分类和基于深度学习的分类,而分析的数据可成单通道生理数据和多通道睡眠数据。通过对不同方法的分类结果进行对比讨论,显示基于深度学习对多通道数据进行多任务分析是未来关于睡眠呼吸暂停研究的主流方法。