【摘 要】
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目的:由于现代生活节奏加快和生活压力增大等诸多原因,阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（Obstructive sleep apnea syndrome,OSAS）等睡眠疾病在我国呈高发趋势。有研究表明OSAS与很多心血管疾病高度相关,具有预后差、死亡率高等特点,因此对于OSAS的早期诊断、预防、早期治疗尤为关键。多导睡眠图（Polysomnography,PSG）是OSAS的诊断金标准,但PSG信号的采集
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目的:由于现代生活节奏加快和生活压力增大等诸多原因,阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（Obstructive sleep apnea syndrome,OSAS）等睡眠疾病在我国呈高发趋势。有研究表明OSAS与很多心血管疾病高度相关,具有预后差、死亡率高等特点,因此对于OSAS的早期诊断、预防、早期治疗尤为关键。多导睡眠图（Polysomnography,PSG）是OSAS的诊断金标准,但PSG信号的采集及处理都较为费时费力,尤其在新冠疫情的影响下,医疗资源日益紧张,快捷高效诊断OSAS对于相关患者的意义更为凸显。而睡眠分期及呼吸事件的检测是诊断OSAS的两部分重要工作,我们希望能借助低负荷生理信号如脑电、心电等进行睡眠分期及呼吸暂停检测,继而为呼吸暂停及低通气指数（Apnea–Hypopnea Index,AHI）的准确计算以及OSAS诊断的简易化、便捷化提供可能性。研究方法:本文研究内容主要分为两部分,第一部分使用单通道脑电信号（Electroencephalogram,EEG）应用于14层的一维卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）实现五分类的睡眠分期。第二部分使用双极导联心电信号（Electrocardiogram,ECG）应用于长短时记忆网络（Long and short memory network,LSTM）实现两分类的呼吸事件检测。脑电信号来源于公用数据集SHHS1中500个患者的PSG数据,心电信号来源于SHHS2中420个患者的PSG数据。结果:1、睡眠分期部分通过CNN网络实现了睡眠阶段五分类的目的,各个阶段分类效果较好,综合准确率达到了89%。2、呼吸事件检测部分通过LSTM网络实现了发生呼吸事件及未发生呼吸事件的二分类目的,针对呼吸事件检测达到了91%的准确率。结论:利用一维CNN网络能较好地对脑电信号进行多分类的睡眠分期,分类准确率较高。利用LSTM网络针对心电信号进行呼吸暂停检测也可实现较好的分类效果。深度学习方法能较好地应用于低负荷生理信号上,分别实现睡眠分期及呼吸事件检测,为OSAS的诊断简易化提供了可能性。
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