روشهای فوقالعاده آسان برای بهبود آپنه خواب
در نهایت، در متن به مدلهای سبک وزن موجود که برای آزمایش عملکرد آزمایش در تشخیص SA استفاده میشوند، اشاره شده است. SE-MSCNN مدل سبک وزن دیگری است که برای طبقهبندی SA طراحی شده است. با این حال، استخراج ویژگی در این روشهای یادگیری عمیق دارای یک نقطه ضعف است زیرا فقط از پیکهای R و فواصل RR به عنوان اطلاعات ورودی برای مدل CNN استفاده میکند. روشهای مبتنی بر یادگیری عمیق: وانگ و همکاران. بنابراین، این مقاله راهحلی به نام MPCNN را پیشنهاد میکند تا هم مشکلات مرتبط با رویکردهای سنتی مبتنی بر یادگیری ماشین و هم برخی از رویکردهای مبتنی بر یادگیری عمیق موجود را برطرف کند. در زیر، استخراج ویژگی دو گروه از تکنیکهایی که بیشترین ارتباط را با رویکرد پیشنهادی دارند، از جمله رویکردهای سنتی مبتنی بر یادگیری ماشین و رویکردهای مبتنی بر یادگیری عمیق، مورد بحث قرار گرفته است. در ماه دسامبر، بلومبرگ گزارش داد که اپل در حال کار بر روی نظارت پیشرفته بر سلامت (از جمله آپنه خواب و فشار خون بالا) برای اپل واچ بعدی است. برای نشان دادن چگونگی ایجاد الگوریتمهای MP، استخراج ویژگی جدید برای مدلهای یادگیری ماشین در تشخیص آپنه. این راهحل، یادگیری عمیق را برای خودکارسازی فرآیند طبقهبندی در نظر میگیرد و در نتیجه بر محدودیتهای روشهای سنتی یادگیری ماشین غلبه میکند. اخیراً، یادگیری عمیق (DL) با فعال کردن استخراج خودکار و قوی ویژگیها، چشمانداز تشخیص SA را متحول کرده است، که به طور قابل توجهی بر نقص روش یادگیری ماشینی مرسوم فوق غلبه میکند.
روشهای مبتنی بر یادگیری ماشین: وارون و همکاران. اگرچه بیمه بخش زیادی از هزینههای درمان او را پوشش میداد و دستگاه تنفس هوای فشرده که استوارت برای استفاده در هنگام خواب تجویز کرده بود، در نهایت حدود ۱۵۰۰ دلار از جیب خود پرداخت کرد. آپنه انسدادی خواب، زمانی که راه هوایی فوقانی در طول خواب مسدود میشود و در تنفس اختلال ایجاد میکند. بسیاری از صاحبان حیوانات خانگی این سوال را مطرح کردهاند که آیا دوستان چهارپای محبوبشان میتوانند از آپنه خواب رنج ببرند، به ویژه آنهایی که سگهایی دارند که با صدای بلند خروپف میکنند یا به نظر میرسد هنگام خواب برای نفس کشیدن تقلا میکنند. این انتخاب ما را قادر میسازد تا ویژگیهای سیگنال قابل توجه را جدا کنیم و در عین حال فرکانسهای فراتر از این محدوده را حذف کنیم، در نتیجه نسبت سیگنال به نویز (SNR) را افزایش داده و دادهها را برای تجزیه و تحلیل بعدی یادگیری ماشین بهینه میکنیم. برای افزایش عملکرد مدل یادگیری ماشین، مراحل خاصی را برای حذف نویز، مانند زیر، انجام میدهیم. متعاقباً، مجموعهای از ویژگیهای آماری انتخاب و در یک مدل یادگیری ماشینی افراطی گنجانده شد. BAFNet یک مدل یادگیری عمیق است که برای تجزیه و تحلیل دادههای سری زمانی بهینه شده است، به طور خاص برای تشخیص SA در سیگنالهای ECG تک لید طراحی شده است. در نهایت، مؤلفه ادغام ویژگی وظیفه یادگیری اهمیت نقشههای ویژگی را دارد که به طور انعطافپذیر از شبکههای جریان مختلف استخراج میشوند. BAFNet. این معماری نوآورانه از یک شبکه ادغام مبتنی بر توجه گلوگاه استفاده میکند که پارامترهای کلیدی ECG مانند فواصل R-R و دامنههای R-peak را هدف قرار میدهد و شبکههای کانولوشن را با یک روش جستجوی جهانی برای شناسایی دقیقتر SA همافزایی میکند.
علائم فیزیولوژیکی مختلف، از جمله الکتروانسفالوگرام (EEG)، الکتروکاردیوگرام (ECG) و اشباع اکسیژن (SpO2)، به عنوان شاخصهای بالقوه برای شناسایی بیماری شناسایی شدهاند. رویکرد تشخیص SA با استفاده از ویژگیهای جدید مشتق شده از ECG، از جمله تغییرپذیری ضربان قلب (HRV) و RRI (فاصله R-R) از سیگنال ECG استخراج شده. علاوه بر این، با استفاده از الگوریتمهای MP برای محاسبه پروفایل فاصله در هر زیردنباله سیگنال، روش پیشنهادی اطلاعات بیشتری را از سیگنال ورودی ثبت میکند. بحث در ابتدا بر پیشپردازش سیگنال ورودی اولیه تمرکز دارد. تشخیص SA. این رویکرد شامل استخراج مجموعاً پنج بخش ۱ دقیقهای است، از این رو ما این روش را برای تقسیمبندی سیگنال اصلی اتخاذ میکنیم. مرحله اولیه شامل جمعآوری دادههای مرتبط است، در حالی که مرحله دوم مستلزم انتخاب یک طبقهبندیکننده مناسب برای فرآیند خودکار است. علاوه بر این، نویسنده یک روش دادهکاوی نمونه سخت مورد استفاده در مرحله دوم را معرفی میکند، که پس از مرحله اولیه که صرفاً از یک مدل BAFNet استفاده میکند، انجام میشود. در مرحله دوم، مهندسی ویژگی به صورت دستی انجام میشود تا رویکرد با سیگنال خاص متناسب شود، که میتواند عملکرد تشخیص SA را محدود کند.
مطالعات موردی PMU. با الهام از این روشها، این مطالعه یک رویکرد استخراج ویژگی جدید مبتنی بر الگوریتمهای MP را برای پرداختن به مشکل تشخیص SA از سیگنالهای ECG تک لید معرفی میکند. برای ارزیابی اثربخشی رویکرد پیشنهادی، عملکرد آن در کنار مدلهای موجود مورد استفاده در مشکل تشخیص SA آزمایش شد. این امر به رفع اشکالات برخی از روشهای مبتنی بر یادگیری عمیق موجود میپردازد و عملکرد تشخیص SA را افزایش میدهد. اکثر روشهای ذکر شده قبلی برای تشخیص SA شامل دو مرحله هستند. با این حال، این روشها از اشکالات خاصی رنج میبرند. با این حال، رویکرد پیشنهادی MPCNN فقط از مدل BAFNet از مرحله اول برای آزمایش با استخراج ویژگی جدید استفاده میکند. در مرحله اول، تعداد زیادی ویژگی وجود دارد که میتوان انتخاب کرد و منجر به یک مسئله بالقوه در انتخاب ویژگی میشود. برای کار خاص طبقهبندی دودویی، روش ما تعداد گرههای خروجی را در نسخه اقتباس شده مدل LeNet-5 از ده به تنها دو کاهش داد.
