【摘 要】
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目的:用呼吸音检测呼吸暂停的方法在多种场合中被应用,同时也有人提出了新的呼吸暂停检测方法。目前,应用隐马尔可夫模型方法检测麻醉恢复室中的呼吸暂停是可行和有效的,因为它是通过识别呼吸音的呼吸状态检测呼吸暂停。本文的第一部分旨在证明隐马尔可夫模型在中度镇静患者呼吸暂停检测中可行性。在临床应用中,背景噪声是干扰呼吸暂停检测的重要原因,为了提高呼吸暂停检测的性能,本文第二部分实验引入深度学习神经网络,通过
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目的:用呼吸音检测呼吸暂停的方法在多种场合中被应用,同时也有人提出了新的呼吸暂停检测方法。目前,应用隐马尔可夫模型方法检测麻醉恢复室中的呼吸暂停是可行和有效的,因为它是通过识别呼吸音的呼吸状态检测呼吸暂停。本文的第一部分旨在证明隐马尔可夫模型在中度镇静患者呼吸暂停检测中可行性。在临床应用中,背景噪声是干扰呼吸暂停检测的重要原因,为了提高呼吸暂停检测的性能,本文第二部分实验引入深度学习神经网络,通过有监督学习的方法降低呼吸音数据采集过程中的噪声干扰,提高隐马尔可夫模型在麻醉恢复室中呼吸暂停检测性能。研究方法:第一部分实验以学校实验室采集到的安静环境下的健康志愿者呼吸音数据作为训练数据,训练三种呼吸状态的隐马尔可夫模型;将犹他大学实验室采集到的中度镇静状态下受试者的呼吸音数据作为测试数据,训练好的隐马尔可夫模型用于识别测试数据的呼吸状态。呼吸流速信号作为参考信号,依据呼吸暂停的判别标准,计算敏感度特异度和准确度。第二部分实验用纯净的呼吸音与噪声按一定信噪比合成含噪数据,含噪数据和纯净数据作为深度学习去噪网络的训练数据。收集麻醉恢复室患者的呼吸音信号和鼻气流压力信号作为测试数据进行测试和分析。使用去噪后的测试数据,通过隐马尔可夫模型算法检测呼吸暂停,根据呼吸暂停的检测结果进一步评价深度学习网络的去噪性能。结果:第一部分实验结果为在12.9小时的研究中,共有322例呼吸暂停事件发生。在呼吸暂停次数上分析,隐马尔可夫模型方法检测呼吸暂停漏诊10次,误诊106次,正确检测出呼吸暂停312次。再从时长上进行分析,隐马尔可夫模型方法正确检测出呼吸暂停时间为176min,漏诊时间为3min,误诊时间为27min。通过计算,用隐马尔可夫模型方法进行呼吸暂停识别准确度为96%,敏感度为98%,特异度为95%。第二部分实验经过级联冗余卷积编解码网络降噪后,用隐马尔可夫模型对麻醉恢复室中的呼吸音进行呼吸暂停检测,检测结果为236次呼吸暂停中正确检测出了207次呼吸暂停,漏诊29次,误诊159次,经过计算,敏感度为88%,特异度为98.6%。结论:隐马尔可夫模型相比于之前的阈值法,其检测结果具有很大的优越性。同时实验证明了在中度镇静状态下,隐马尔可夫模型方法检测呼吸暂停是可行且有效的。通过级联冗余卷积编解码网络的降噪处理,有效的降低了临床中呼吸音的背景噪声,呼吸暂停检测结果也比较突出,不需要背景噪声的参考信号,更适合于在临床中应用。
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