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基于心率变异性与机器学习的睡眠呼吸事件分类*

2018-06-07梁九兴张湘民黄少雄曾令紫罗语溪

关键词:分类实验

梁九兴,张湘民,黄少雄,曾令紫,罗语溪

(1.中山大学工学院,广东广州510006;2.中山大学附属第六医院,广东广州510655)

睡眠呼吸暂停低通气综合征(SAHS)是由于在睡眠期间反复出现的呼吸暂停或低通气状态,其中每次呼吸暂停或低通气持续时间至少达到10 s,且暂停或低通气指数(AHI)达到 5次/h以上[1-2]。SAHS是睡眠呼吸障碍中最为常见的疾病之一。根据大量国内外相关临床病学调查研究,在美国约有4%的男性及2%的女性患有SAHS[3]。而在我国相关的调查研究中,亦普遍认为人群中约有4%患有该疾病[4-5],由此可知SAHS普遍存在于广大人群中。除此以外,SAHS具有巨大的潜在危害性。这是由于反复的呼吸暂停或者低通气状态,使机体长期处于缺氧及二氧化碳的潴留可能引致诸如低氧血症、高碳酸症[6]、肺动脉高压[7]、脑卒中[8]、心血管疾病[9-10]、心衰[11]等临床症状。

虽然SAHS疾病存在巨大的潜在危害性且普遍存在于大众中,但中重度SAHS患者中有93%的女性及82%的男性却没有得到及时的诊断[12-13]。SAHS的发病率之高与有条件被诊断患者的比例之低是临床和流行病学调查工作的主要矛盾。随着国民对SAHS的认识程度和国民收入水平的不断提高,越来越多的疑似患者将会去医院就诊并前往睡眠实验室进行监测,上述结果必然导致通过多导睡眠(polysomnography,PSG)检查疑似 SAHS患者人数的上升。尽管PSG是进行各种睡眠障碍疾病诊断及治疗评价的金标准[1,14],但是,PSG监测具有生理负荷高、设备检查环境要求高、检查和分析技术复杂、人力资源消耗大和费用相对昂贵的特点。……

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