آپنه انسدادی خواب شایعترین نوع است
لازم به ذکر است که اگرچه بهروزرسانی و مقایسه همزمان دو پنجره کشویی (رویدادهای OSAHS ثبتشده در مقابل فریم ۶۰ دقیقهای) نیاز به فرمولبندی الگوریتمی ظریفی دارد، اما شبهکد نهایی در واقع از پیچیدگی محاسباتی کم و سرعت بسیار بالایی برخوردار است، زیرا شامل محاسبات مبتنی بر رویداد و نه مبتنی بر نمونه است. این رویکرد این مزیت را دارد که پیچیدگی کلی الگوریتم را دقیقاً مانند نسخه اصلی این چارچوب، پایین نگه میدارد، در عین حال منابع مورد نیاز را به حداقل مطلق محدود میکند، به عنوان مثال، بافرهای حافظه فقط برای فریمهای زمانی ۶۰ دقیقهای داده. با این حال، مقادیر گرادیان را میتوان با استفاده از یک هسته وسیعتر، یعنی یک عملگر با عرض بزرگتر از ۲ (به عنوان مثال، یک ماسک متمرکز ۳ مقداری)، محاسبه کرد تا هرگونه مصنوعات نویز باقیمانده را بهتر جبران کند و/یا رابطه با تکانه (خواص مرتبه دوم) گرادیان را به جای مقدار نقطهای آن بهبود بخشد. همه این تغییرات به ما کمک میکنند تا به رویدادهای استرسزا پاسخ دهیم. با این حال، فعال شدن بیش از حد سیستم عصبی سمپاتیک میتواند منجر به افزایش مزمن فشار خون شود. سیستم فنر داخلی آن با پنج ناحیه پشتیبانی طراحی شده است تا مناطقی را که بیشترین نیاز را به آن دارند، مانند باسن و شانهها، هدف قرار دهد. به عنوان مثال، افرادی که برای تسکین درد، مواد مخدر یا اوپیوئید مصرف میکنند، ممکن است برای کنترل علائم آپنه خواب، نیاز به کاهش دوز خود داشته باشند.
متأسفانه، اگرچه کاهش وزن میتواند بهبودهای معناداری در OSA ایجاد کند، اما معمولاً منجر به درمان کامل نمیشود و بسیاری از بیماران آپنه خواب به درمانهای اضافی نیاز دارند. آپنه خواب یک بیماری جدی است که در آن تنفس به طور مکرر در طول خواب متوقف و شروع میشود. آپنه انسدادی خواب (OSA) شایعترین اختلال تنفسی مرتبط با خواب است و مشکل در راه هوایی شاید نگرانی اصلی متخصصان بیهوشی باشد. ترکیب AHI و عدم اشباع اکسیژن، یک نمره کلی شدت آپنه خواب میدهد که هم تعداد اختلالات تنفسی خواب و هم میزان عدم اشباع اکسیژن (سطح پایین اکسیژن در خون) را در طول اختلالات مذکور ارزیابی میکند. به طور خاص، یک شبهکد سطح پایین برای الگوریتم پیشپردازش سیگنال خام اکسیمتر، محاسبه فریمهای «افت» و «افزایش» در سریهای زمانی مرتبط، تشخیص رویدادهای آپنه/هیپوپنه معتبر از طریق ردیابی سطح اشباع SpO2، و همچنین محاسبه نرخ رویدادهای مربوطه برای توصیف شدت OSAHS طراحی شد. الگوریتم 6: پس از شناسایی هر رویداد جدید OSAHS، شناسایی به عنوان «پایان یافته» و ثبت صحیح آن، مرحله 5 باید به منظور بررسی فوری آن برای تعیین سطح شدت آن آغاز شود. الگوریتم 5: همانند مورد محاسبات RLM، این مرحله نیز باید به عنوان یک آشکارساز رویداد OSAHS در حال اجرا پیادهسازی شود. همانطور که قبلاً ذکر شد، هدف از این کار ارائه مشخصات سطح پایین یک الگوریتم کامل تشخیص رویداد OSAHS و همچنین نظرات و پیشنهادات در مورد مسائل مربوط به عملکرد و قابلیت اطمینان است.
از هرگونه نظر یا پیشنهادی بسیار استقبال میشود. (10 ثانیه) را میتوان بر اساس حساسیت/ویژگی مورد نیاز آشکارساز رویداد OSAHS به مقادیر دقیقتر یا راحتتر تنظیم کرد. سازمان غذا و داروی آمریکا (FDA) اعلام کرد که آزمایشهای بیشتری مورد نیاز است. با توجه به اینکه درآمدهای رومینگ در طول دوره به دلیل بسته بودن مرزها کاهش یافته بود، عملکرد بسیار چشمگیرتر بود. همانطور که قبلاً توضیح داده شد، سطح شدت OSAHS به نرخ رویدادها مربوط میشود نه به مجموع کل آنها در طول دوره نظارت. بنابراین، لازم است که تمام رویدادهای شناسایی شده به بازههای زمانی مربوطه، یعنی (حداکثر) تعداد رویدادهای شناسایی شده در هر دوره یک ساعته در طول نظارت، مربوط باشند. استفاده از بازه زمانی 60 دقیقهای برای محاسبه نرخ OSAHS اکنون کاملاً سرراست است، زیرا همیشه فقط 60 نمونه داده اخیر را بررسی میکند، اما هر رویداد OSAHS باید ابتدا در یک رکورد موقت نگهداری شود تا جزئیات آن به طور کامل تعیین شود و بتواند به درستی در رکورد جهانی ثبت شود. در عمل، در دسترس بودن کل سری دادهها از ابتدا، اسکن آن را هنگام تولید سری گرادیان مربوطه، ماتریس طول دنباله (RLM) و همچنین ثبت صحیح هر رویداد OSAHS شناسایی شده، ساده میکند.
در عمل، این بدان معناست که تمام بهروزرسانیهای RLM باید به محض ثبت یک رویداد OSAHS به عنوان «پایانیافته» انجام شوند. معمولاً، جدیدترین مقدار SpO2 باید همیشه به عنوان «شروع» احتمالی (اگر هیچکدام فعال نباشند) یا «پایان» (اگر یکی از آنها از قبل فعال باشد) یک رویداد OSAHS در نظر گرفته شود، به این معنی که پنجره رویداد مربوطه باید «باز» نگه داشته شود و در طول فرآیند تولید دادهها به صورت پویا بهروزرسانی شود. در حالی که فعال ماندن برای سلامت کلی مهم است، از سرگیری فعالیتهای شدید خیلی زود پس از جراحی Inspire میتواند بافتهای در حال بهبود را مختل کرده و عملکرد ایمپلنت را به خطر بیندازد. انتخاب دوم برای ایجاد یک نسخه «آنلاین» از آشکارساز OSAHS، همانطور که قبلاً ذکر شد، استفاده از یک بازه زمانی فعال یا تکنیک پنجره کشویی است. محاسبه کامل این مرحله، دوباره، یک پردازش تکاجرایی است. این امر محاسبه در مرحله 5 را بسیار سریعتر میکند و نشان میدهد که چگونه ثبت مبتنی بر رویداد و RLM (در صورت وجود) میتوانند تجزیه و تحلیل مربوط به OSAHS را بعداً بسیار کارآمد کنند، که احتمالاً شامل استخراج ویژگیهای آماری غنی از محتوا با حداقل سربار محاسباتی است. این اساساً به این معنی است که یک سری اکسیمتری با حداقل رویدادهای OSAHS، یعنی موارد «عادی»، این مرحله ممکن است هیچ سربار محاسباتی قابل توجهی ایجاد نکند. الگوریتم ۴ (مرحله ۳): در اینجا، محاسبه RLM باید به یک RLM در حال اجرا تبدیل شود، زیرا خط لوله پردازش اکنون پویا است.
