دوربین پیشرفته و الگوریتمهای ترکیبی برای آزمایش آپنه خواب
با این حال، ظرفیت باتری در دستگاههای پوشیدنی هوشمند معمولاً کم است (مثلاً حدود ۱۰۰ میلیآمپر ساعت در اکثر مچبندهای هوشمند)، در حالی که حسگرهای PPG توسط جریان الکتریکی تا ۳۰ میلیآمپر کار میکنند (به بخش IV-G مراجعه کنید). در این مورد، ما از ترغیب بیماران بالقوه OSA برای خرید دستگاههای تشخیص OSA خودداری میکنیم زیرا علائم OSA به سختی برای خودشان قابل توجه است، اما به سادگی یک قابلیت اضافی به دستگاههای مچی هوشمند آنها برای استفاده روزانه اضافه میکنیم. پاسخ: علائم OSA خروپف، خوابآلودگی در طول روز، خستگی و بسیاری موارد دیگر است. ورزش در اوایل روز ممکن است برای بسیاری از افراد مفیدتر از ورزش در شب باشد. یکی از عواملی که به تشخیص کمتر از حد معمول SA کمک میکند این است که احساس خستگی در طول روز برای بسیاری از افراد طبیعی است و بیماران معمولاً هیچ خاطرهای از بیدار شدنهای شبانه ندارند. بعد از آن احساس عجیبی داشتم که او سعی داشت آپنه خواب، خوابآلودگی بیش از حد، سندرم روده تحریکپذیر و میگرن من را به TBI ربط دهد. به هر حال، من همین الان از مطب پزشکم برگشتم تا در مورد نتایج آپنه خوابم صحبت کنم. برای شروع، ابتدا تعاریف توالی فواصل RR و توالی برچسب آپنه مورد استفاده در مدل خود را ارائه میدهیم.
ما یک مدل جدید FENet برای تشخیص OSA پیشنهاد میکنیم. سیگنالهای فواصل RR، و بر این اساس یک مدل استخراج ویژگی چند فرکانسی طراحی میکنیم که به طور خودکار ویژگیهای مربوطه را تولید میکند و خروجی طبقهبندی را بر روی سیگنالهای ورودی ناپیوسته تولید میکند. روشهای موجود به ندرت بهرهوری انرژی را در نظر میگیرند، زیرا آنها به سادگی در دسترس بودن توالی از رکوردهای فواصل RR پیوسته و طولانی مدت را فرض میکنند. علاوه بر این، مدلهای موجود برای تشخیص OSA بر اساس سیگنالهای فواصل RR فاقد در نظر گرفتن خواص فیزیولوژیکی تنفس انسان، به عنوان مثال، دینامیک فرکانسهای تنفس هستند. فواصل RR میتواند یک ویژگی کلیدی برای تشخیص OSA باشد. بنابراین، طراحی یک الگوریتم پیشبینی موثر، کلید تشخیص موفقیتآمیز OSA است. شکل 4: اجزای کلیدی در FENet. شکل 4. به طور خلاصه، در معادله (6)، فعالسازی غیرخطی با واحد خطی اصلاحشده (ReLU) و نرمالسازی دستهای (BN) که برای ورودی هر لایه اعمال میشود را حذف میکنیم. شکل 4 معماری شماتیک CNN متسعشده چند فرکانسی ما را نشان میدهد. در FENet، ما به طور پیشفرض یک ساختار 4 لایه را در CNN متسعشده چند فرکانسی اتخاذ میکنیم. FENet با یک شبکه عصبی کانولوشن متسعشده چند فرکانسی نوآورانه، نمایشهای ضمنی سیگنالهای ناپیوسته را یاد میگیرد و سپس برچسبهای آپنه را هم برای برچسب زمانی فعلی و هم برای سیگنالهای مجاور با ورودی از دست رفته تولید میکند.
درمان آپنه خواب با لیزر فوتونا
CNN متسعشده چند فرکانسی ما مانند یک پایه موجک کار میکند که میتواند اطلاعات را در فرکانس مربوطه خود جمعآوری کند. تشخیص مبتنی بر صدا به طور شهودی راحتترین روش است، اما محدودیت آن در مقاومت در برابر نویز، آن را برای سناریوهای روزانه مانند اشتراکگذاری تخت نامناسب میکند. تا آنجا که ما میدانیم، این اولین کاری است که با کاهش چرخه وظیفه حسگرها، به عملی بودن تشخیص OSA در زندگی واقعی در دستگاههای مچی میپردازد. کدام سفتی تشک برای آپنه خواب بهتر است؟ از متخصصانی که خواب را بهتر میشناسند، راهنمایی شخصی دریافت کنید. افراد افسردهای که با مصرف SSRI احساس خوابآلودگی و خستگی میکنند، میتوانند رژیم خود را با مودافینیل تقویت کنند. در تحقیقات قبلی خود دریافتیم که میتوان از یادگیری ماشین (ML) برای تشخیص وقایع SA در دادههای نظارت بر خواب استفاده کرد. ما چالشهای منحصر به فرد تشخیص OSA در دستگاههای مچی هوشمند را شناسایی میکنیم و یک راهحل یادگیری ماشین با مصرف بهینه انرژی بر اساس سیگنالهای فاصله RR طراحی میکنیم. مدلهای یادگیری عمیق سرتاسری برای رفع نیاز به انتخاب دستی ویژگیها اعمال میشوند. سازمان غذا و داروی آمریکا (FDA) ویژگی تشخیص آپنه خواب را برای ساعت هوشمند سامسونگ گلکسی واچ تأیید کرده است و راه را برای بهروزرسانی نرمافزاری برنامه Samsung Health Monitor در سهماهه سوم امسال هموار میکند که این ویژگی را برای کاربران آمریکایی فعال میکند.
RNNها برای یادگیری یک حالت پنهان برای نمایش سریهای بازه RR و سپس طبقهبندی ورودی با این ویژگی. بازه RR فاصله زمانی بین دو موج R است که با فاصله بین دو ضربان قلب یکسان است. فشار خون بالا معمولاً با مشکلات قلبی، از جمله حمله قلبی، نارسایی قلبی و آنژین صدری مرتبط است. در برخی موارد، این میتواند باعث فشار خون شدید ریوی شود. برخی تغییرات در سبک زندگی ممکن است به کاهش فشار خون شما یا کاهش خطر ابتلا به فشار خون بالا در وهله اول کمک کند. اولین گزینه این است که به سادگی AllTrans را معرفی کنید و پیوندی به این وبسایت ارائه دهید. با توجه به این موضوع، این مقاله یک مدل تشخیص، یعنی شبکه استخراج فرکانس (FENet) را پیشنهاد میکند که میتواند نتایج تشخیصی پیوسته را بر روی سیگنالهای ناپیوسته تولید کند. در این بخش، ما راه حل پیشنهادی خود را برای تشخیص OSA، یعنی شبکه استخراج فرکانس (FENet) ارائه میدهیم. در این راستا، بهرهوری انرژی، کیفیت تعیینکننده این خواهد بود که آیا چنین راه حل تشخیص OSA واقعبینانه است یا خیر. در نتیجه، جمعآوری و تجزیه و تحلیل سیگنالهای بازه RR برای تشخیص OSA یک راه حل ایدهآل است که راحتی، قابلیت حمل و هزینه کم را همزمان ارائه میدهد. FENet دنباله ای از رکوردهای بازه RR را به عنوان ورودی خود دریافت میکند که توسط حسگرهای پالس جمعآوری میشوند. من کنجکاوم که چقدر طول میکشد تا کار کند.
