【摘 要】
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睡眠呼吸暂停综合征（Sleep Apnea Syndrome,SAS）是一种常见的睡眠障碍疾病,在我国有4%的患病率,但确诊率只有10%,存在疾病确诊率不高的问题。SAS的传统诊断方法需要借助专业的睡眠监测仪（polysomnography,PSG）,通常在医院的睡眠中心对患者进行整晚（不低于7小时）睡眠监测,期间患者需要粘贴多个电极片,因此,监测过程本身具有一定的睡眠干扰。目前的诊断方法主要是通
【基金项目】
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与广东省某医院合作的预研项目“睡眠呼吸暂停综合征的诊断和预测”项目；
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睡眠呼吸暂停综合征（Sleep Apnea Syndrome,SAS）是一种常见的睡眠障碍疾病,在我国有4%的患病率,但确诊率只有10%,存在疾病确诊率不高的问题。SAS的传统诊断方法需要借助专业的睡眠监测仪（polysomnography,PSG）,通常在医院的睡眠中心对患者进行整晚（不低于7小时）睡眠监测,期间患者需要粘贴多个电极片,因此,监测过程本身具有一定的睡眠干扰。目前的诊断方法主要是通过医生对整晚的PSG进行解读与评估,该过程耗时费力,存在效率不高、主观性较强、专业性要求高等问题。大数据与人工智能技术的发展,极大改进了疾病的评估与预测方法。但基于人工提取特征的方法在特征标记阶段仍然依赖领域专家的先验知识,以及在评估与预测阶段需要大量的数据预处理等问题没有很好的解决。本文基于大数据与深度学习领域,避开PSG分段信号这种需要人工标注与大量数据预处理工作的方法,采用整段信号作为研究对象,对SAS进行评估与预测。（1）收集SAS临床数据,分析其PSG睡眠数据的信号特征,完成睡眠数据的提取与表达。为了避免人工标记与预处理问题,实现评估与预测的全自动化,利用整段PSG信号特征进行研究;为了可在非专业医疗机构进行复制,采用血氧饱和度的信号特征进行研究,血氧饱和度信号特征与SAS有直接相关性,而且,相比于心电、脑电、肌电等信号,血氧饱和度信号的采集方便,噪声抗干扰能力强。（2）提出基于一维残差卷积神经网络的睡眠呼吸暂停综合征的自动化诊断模型,该模型以评估与预测患者的SAS严重程度为分类目标,即:正常、轻度、中度和重度。其中,在充分利用原始睡眠数据方面,利用卷积神经网络自动提取不同严重程度患者的血氧饱和度特征。在加深深度神经网络的结构方面,使用残差神经网络实现短路连接的残差块结构解决了深度模型梯度爆炸或梯度消失等问题,提高了模型性能。（3）为了验证与进一步优化模型,进行了多组实验,在实际临床数据进行SAS诊断与预测方面,获得了86.09%的总体准确率,对于各个类别分类准确率如下:正常87.84%,轻度85.88%,中度67.27%,重度91.00%。另外,还进行了模型性能对比实验,发现基于不同特征信号的诊断模型表明SAS自动化诊断模型在正常和重度类型上表现良好,模型在中度类型上表现一般。同时发现了中度类型更容易被误判成轻度类型。基于单通道的血氧饱和度信号的模型性能表现最好,血氧饱和度信号对于基于整段信号的方法起着关键的作用。通过贝叶斯搜索算法对网络超参数进行调优,最后使用基于投票法结合策略的集成学习方法使模型的性能获得较大的提升,最终模型的总体准确率达到95.56%,各个类别的分类准确率如下:正常100%,轻度92.94%,中度85.19%,重度99%。这个结果与人类专家诊断的水平相近。（4）最后在Python环境下开发了一个SAS诊断与预测系统,该系统由睡眠监测数据管理系统和睡眠呼吸暂停综合征快速诊断与预测系统组成。前者负责处理睡眠监测数据,包括数据的选取、截取、下采样、降噪等功能;后者负责接收被试的特征信号,调用深度学习模型完成SAS的诊断与预测。
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