آپنه خواب و زوال عقل

برای بررسی امکان تشخیص RA از سایر مراحل بیداری و بیداری، حرکات قبل از بیداری را مشاهده می‌کنیم، که شکل 2(b) تمایز واضحی بین Wake و RA و همچنین ویژگی‌های متمایز PLMA را نشان می‌دهد. با این حال، تشخیص SA از RA با توجه به شکل‌های مشابه در نمودارهای ویولن آنها همچنان چالش برانگیز است. همانطور که در بند 2.2 تأکید شد، یکی از ویژگی‌های کلیدی متمایز کننده RA از سایر برانگیختگی‌ها، به ویژه SA، وقوع وقایع آپنه و هیپوپنه قبل از RA است. از یک طرف، ویژگی‌های ساختاری OSA (مانند انسداد راه هوایی) با اکسیژن درمانی تغییر نمی‌کنند. برای پرداختن به این موضوع، SlAction، یک سیستم تشخیص OSA غیرتهاجمی برای محیط‌های خواب روزانه با استفاده از فیلم‌های مادون قرمز را ارائه می‌دهیم. فعال شدن سیستم عصبی سمپاتیک به عنوان یک مکانیسم پاتوفیزیولوژیک اصلی زیربنایی تغییرات در تنظیم فشار خون گزارش شده در OSAS در نظر گرفته می‌شود (شکل 2). این موضوع به طور مداوم توسط چندین مطالعه که تکنیک‌های مستقیم برای ارزیابی سیستم عصبی سمپاتیک (یعنی ثبت فعالیت عصب سمپاتیک عضله پس‌گانگلیونی وابران از طریق میکرونوروگرافی و سطح پلاسمایی نوراپی نفرین) را اجرا می‌کنند، نشان داده شده است که در آن افزایش در محرک سمپاتیک مرکزی با افزایش سطح BP مستقل از سایر عوامل مؤثر، همبستگی مثبت داشت. تجزیه و تحلیل بیشتر در شکل 3، میانگین تعداد LDP را در تصاویر قبل از RA کمی اما به طور مداوم پایین‌تر از قبل از SA نشان می‌دهد، که نشان‌دهنده امکان بالقوه برای تمایز است.

دستگاه آپنه خواب

ارزیابی‌ها نشان می‌دهد که SlAction در تشخیص OSA در محیط‌های مختلف، به طور متوسط امتیاز F1 معادل 87.6٪ را به دست می‌آورد. شکل 2(a) میانگین تعداد LDPها را در هر تصویر متفاوت برای رویدادهای مختلف خواب نشان می‌دهد و الگوهای حرکتی متمایز را در رویدادهای برانگیختگی (RA، برانگیختگی خود به خودی (SA) و حرکت دوره‌ای اندام در هنگام بیداری (PLMA)) و مراحل بیداری در مقایسه با سایر رویدادهای خواب (آپنه، هیپوپنه، عدم اشباع) آشکار می‌کند. در این مطالعه، ما تفاوت‌های پیکسلی بین دو فریم را محاسبه می‌کنیم و یک تصویر تفاوت ایجاد می‌کنیم که از پیکسل‌های تفاوت تشکیل شده است تا به طور موثر بر حرکات انسان تمرکز کند و نویز را فیلتر کند. ما پیکسل‌های تفاوت بزرگ (LDP) را به عنوان پیکسل‌های تفاوت با مقادیر بیش از یک آستانه تعریف می‌کنیم. رویکرد ما از نرخ فریم پایین (2.5 FPS)، اندازه بزرگ (60 ثانیه) و گام (30 ثانیه) برای تجزیه و تحلیل پنجره کشویی برای ثبت حرکات آهسته و طولانی مدت مربوط به OSA استفاده می‌کند. 4) در حالی که فعال کردن استنتاج محلی در دستگاه‌های با محدودیت منابع برای حفظ حریم خصوصی مطلوب است، DNNها برای درک ویدیو معمولاً اندازه مدل بزرگ و الزامات محاسباتی قابل توجهی دارند.

آیا آپنه خواب درمان قطعی دارد؟

این دستگاه می‌تواند نتایج AHI را در طول چندین شب جمع‌آوری کند، که امکان تشخیص خودکار و صدور هشدارهای محلی برای مراقبت پزشکی را فراهم می‌کند. علاوه بر این، نتایج AHI را می‌توان برای تشخیص از راه دور و درمان شخصی‌سازی شده به پزشک ارسال کرد. 3 ثانیه برای یک کلیپ ویدیویی 60 ثانیه‌ای)، که پتانسیل آن را برای تشخیص زودهنگام و درمان شخصی‌سازی شده OSA برجسته می‌کند. دیالیز صفاقی درمانی است که از محلولی در داخل بدن شما برای جذب مواد زائد استفاده می‌کند. جابجایی تنفسی d(t)𝑑𝑡d(t) با استفاده از یک فیلتر میان‌گذر برای حذف حرکت بدن و اجزای نویز تصادفی تخمین زده می‌شود. با استفاده از نتایج مرحله قبل، یعنی الگوریتم 5، تجزیه و تحلیل نرخ رویدادها را می‌توان به راحتی با بررسی داده‌های ثبت مربوطه برای هر یک از آنها انجام داد. برای اطمینان از حفاظت از حریم خصوصی، نواحی صورت با اعمال پردازش موزاییکی مبتنی بر مستطیل به نواحی صورت با استفاده از تکنیک‌های تشخیص شیء، ناشناس شدند. در صورت عدم درمان، مشخص شده است که OSA تأثیر منفی بر سایر حوزه‌های سلامت شما، از جمله فشار خون بالا و خطر سکته مغزی، دارد. با این حال، تشخیص‌های OSA مبتنی بر PSG می‌تواند به دلیل دو عامل اصلی نادرست باشد: (1) اتصال حسگرها و خوابیدن در یک محیط ناآشنا می‌تواند منجر به اثر شب اول شود و باعث تفاوت‌های قابل توجهی بین اندازه‌گیری‌های شب اول و اندازه‌گیری‌های طول خواب روزانه شود.

تست آپنه خواب

PSG شامل گذراندن یک شب توسط بیمار در یک آزمایشگاه تخصصی خواب با دوازده حسگر متصل به آن برای ثبت سیگنال‌های مختلف است. 2) تغییرپذیری رویدادهای تنفسی باعث نوسانات قابل توجهی در شدت OSA از شبی به شب دیگر می‌شود، اما PSG معمولاً به دلیل تنظیمات پیچیده و پرهزینه آن، فقط برای یک شب اندازه‌گیری می‌شود. چالش‌ها. توصیف OSA در ویدیوهای خواب مادون قرمز، چالش‌های منحصر به فردی را در مقایسه با سایر وظایف تشخیص عمل مبتنی بر ویدیو ارائه می‌دهد. با توجه به اینکه ویدیوهای خواب حداقل حرکت را نشان می‌دهند، این کار به بررسی این سوال اساسی می‌پردازد: “آیا رویدادهای تنفسی به طور کافی در حرکات انسان در طول خواب منعکس می‌شوند؟ برای هر داروی خاص، ممکن است برای هر PWSA کار کند یا نکند. این کار پتانسیل ویدیوهای خواب مادون قرمز را برای نظارت غیر مزاحم OSA در طول خواب روزانه بررسی می‌کند.” با تجزیه و تحلیل بزرگترین مجموعه داده‌های ویدیویی خواب شامل 5098 ساعت، ما همبستگی‌هایی را بین رویدادهای OSA و حرکات انسان در طول خواب برقرار می‌کنیم. با این حال، آنها همبستگی‌های محدودی با PSG و سطوح پایین‌تری از دقت نشان داده‌اند که اغلب با اندازه‌های نمونه کوچک کمتر از 40 نفر ارزیابی می‌شوند و تعمیم‌پذیری نتایج را محدود می‌کنند. شهود ما این است که رویدادهای RA همبستگی خطی قوی با رویدادهای آپنه/هیپوپنه نشان می‌دهند و شامل حرکات قابل توجه‌تر و متمایزتری هستند.