【摘要】：提出一種依據(jù)鼾聲錄音篩查睡眠呼吸暫停低通氣綜合征嚴(yán)重程度的新方法,使用關(guān)聯(lián)維數(shù)計(jì)算方法分析鼾聲的非線性性質(zhì).根據(jù)聽覺(jué)心理感知尺度在整個(gè)頻帶上劃分子帶,通過(guò)計(jì)算聽覺(jué)子帶關(guān)聯(lián)維數(shù)向量,刻畫睡眠呼吸癥狀嚴(yán)重程度的分布狀況.提取各類鼾聲的子帶關(guān)聯(lián)維數(shù)特征,以期訓(xùn)練出高斯混合模型,判斷SAHS患者病情的嚴(yán)重程度.該方法與黃金標(biāo)準(zhǔn)多導(dǎo)睡眠監(jiān)測(cè)診斷相比,其診斷患病嚴(yán)重程度的正確率為90%,相關(guān)系數(shù)為0.96(P0.001).實(shí)驗(yàn)表明該方法能有效篩查鼾癥嚴(yán)重程度,對(duì)輔助醫(yī)療和居家監(jiān)護(hù)等有積極作用.
[Abstract]:A new method for screening the severity of sleep apnea hypopnea syndrome based on snoring recording is proposed. The nonlinear nature of snoring is analyzed by using the correlation dimension calculation method. According to the scale of auditory psychological perception, molecular bands are drawn in the whole frequency band, and the distribution of the severity of sleep apnea symptoms is described by calculating the correlation dimension vector of auditory subbands. The subband correlation dimension features of snoring were extracted to train Gao Si mixed model to judge the severity of SAHS patients. Compared with gold standard polysomnography, the diagnostic accuracy of this method is 90 and the correlation coefficient is 0.96 (P0.001). The experimental results show that the method can effectively screen the severity of snoring and play an active role in auxiliary medical treatment and home care.
【作者單位】： 上海大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61525203,No.61572308) 上�？莆�(xiàng)目基金(No.13441901600)資助
【分類號(hào)】：TN912.3;R766

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