深度神經(jīng)網(wǎng)絡檢測聲音數(shù)據(jù)中的睡眠呼吸暫停

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在記錄患者睡眠時的呼吸模式后，可以通過對頻譜圖的AI分析(以圖像形式呈現(xiàn)的聲音)，對睡眠呼吸暫停進行準確診斷。這一發(fā)現(xiàn)可能會導致家用呼吸暫停測試設備的改進。

該檢測技術是由研究人員開發(fā)并驗證的，他們的研究工作在睡眠醫(yī)學研究院的《臨床睡眠醫(yī)學雜志》上進行。

在介紹他們的發(fā)現(xiàn)時，作者指出，許多用于在家中測試睡眠呼吸暫停的便攜式設備無法可靠地區(qū)分睡眠狀態(tài)和蘇醒狀態(tài)。然而，氣管聲音(可以可視化為頻譜圖)攜帶有關呼吸暫停/呼吸不足和睡眠/蘇醒狀態(tài)的信息。

為了訓練和測試他們基于AI的實驗檢測技術，研究人員使用了每60秒鐘從1800例患者過夜睡眠時獲得的氣管頻譜圖。

研究小組發(fā)現(xiàn)了一個深層神經(jīng)網(wǎng)絡，其卷積層在區(qū)分呼吸狀態(tài)方面表現(xiàn)良好，在區(qū)分睡眠/覺醒狀態(tài)方面具有合理的準確性。

這組作者寫道：“證明氣管聲譜圖包含的信息可用于通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行睡眠/蘇醒辨別和呼吸暫停/呼吸不足的檢測。” “我們認為，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡分析氣管聲波譜圖有潛力作為創(chuàng)新型家庭睡眠呼吸暫停測試設備的基礎。”

該研究是免費的。