نادیده گرفته شده ترین حقیقت در مورد آپنه خواب آشکار شد
روش پیشنهادی، دقت کلی (کاپای کوهن) 78% (0.66) را برای طبقهبندی خواب پنج مرحلهای و 74% (0.58) را برای طبقهبندی آپنه خواب نشان میدهد. ارزیابی عملکرد مدل پیشنهادی از نظر دقت، صحت، یادآوری، امتیاز F1 و کاپای کوهن. روش و مجموعه دادههای پیشنهادی در بخش 2 ارائه شده است. تنظیمات آزمایشی در بخش 3 شرح داده شده است. عملکرد روش در بخش 4 ارزیابی میشود. در نهایت، بخش 5 مقاله را نتیجهگیری میکند. با این حال، مدلهای یادگیری ماشین (ML) و DL موجود در دستیابی به عملکرد قوی برای مرحلهبندی دقیق خواب (مثلاً 4 یا 5 مرحله) شکست میخورند و اغلب به حجم زیادی از مجموعه دادهها یا منابع محاسباتی گسترده برای آموزش نیاز دارند. این فرآیند شامل خوابیدن بیماران در محیط آزمایشگاه است، در حالی که دو پزشک به صورت دستی دادههای ثبت شده را برای شناسایی مراحل خواب و ناهنجاریهای احتمالی تجزیه و تحلیل میکنند. ادغام دادههای پیشبینیشده و واقعی AHI (شاخص آپنه-هیپوپنی) از سه پایگاه داده عمومی، ما را قادر ساخت تا منحنیهای پیشبینی جامع AHI و حقیقت پایه را برای گروهی متشکل از ۵۰ نفر، مطابق شکل ۱۳، بسازیم. تجزیه و تحلیل آماری، همبستگی قوی بین منحنیهای پیشبینیشده و واقعی را با ضریب همبستگی پیرسون ۰.۸۸۳۱ نشان داد. این درجه بالای تطابق، بر استحکام مدل پیشنهادی در پیشبینی دقیق مقادیر AHI در مجموعه دادههای متنوع و موارد فردی تأکید میکند و قابلیت کاربرد بالقوه آن را در محیطهای بالینی و نظارت بر سلامت پوشیدنی نشان میدهد.
درمان آپنه خواب با لیزر فوتونا
روش ما از همبستگی اختلالات خواب با الگوهای خاص مرحله خواب بهره میبرد و شناسایی همزمان مرحله خواب و اختلال خواب را انجام میدهد. درمان دورههای افسردگی به ویژه دشوار است، زیرا حدود یک چهارم افراد مبتلا به اختلال دوقطبی، افسردگی دوقطبی مقاوم به درمان را تجربه میکنند. در نتیجه، تفسیر مدلهای هوش مصنوعی دشوار است و متخصصان خواب نمیتوانند در تصمیمگیری بالینی به آنها اعتماد یا تکیه کنند. اثر اصلی درمان همیشه در مدل گنجانده میشود تا تفسیر منسجمی از اثرات درمان تضمین شود و ارتباط بالینی و قابلیت مقایسه نتایج در بین مدلهای مختلف در آزمایش حفظ شود. تحریک مغناطیسی ترانسکرانیال (TMS): یک گزینه درمانی غیرتهاجمی که از میدانهای مغناطیسی برای تحریک سلولهای عصبی در مغز استفاده میکند. در خواب NREM، سه مرحله (N1، N2 و N3) بر اساس الگوهای خاص امواج مغزی متمایز میشوند. در این مقاله، ما یک مبدل بینایی تکبعدی را برای طبقهبندی همزمان مراحل خواب و اختلالات خواب پیشنهاد میکنیم. پیشنهاد یک مبدل بینایی تکبعدی برای طبقهبندی همزمان مراحل خواب و اختلالات خواب. با این حال، روشهای موجود اغلب فاقد چارچوبهای چندوجهی و چندبرچسبی هستند و طبقهبندی مراحل خواب و اختلالات را به طور جداگانه انجام میدهند. بنابراین، تشخیص و تجزیه و تحلیل دقیق مراحل خواب، بخشهای حیاتی ارزیابی سلامت عمومی هستند. سلامت کلی شما بر همه چیز، از جمله ریش شما، تأثیر میگذارد.
این مدل با استفاده از دادههای حسی چندوجهی-چندبرچسبی (از جمله فوتوپلتیسموگرام، جریان تنفسی و سیگنالهای تلاش تنفسی) آموزش دیده و آزمایش میشود. تحقیقات موجود معمولاً از رویکردهای تکوجهی استفاده میکنند که از دادههایی مانند سیگنالهای EEG، ECG یا EMG استفاده میکنند. مطالعات انجام شده در مقالات، رویکردهای مبتنی بر PSG و روشهای یادگیری ماشینی را با استفاده از سیگنالهای تکوجهی پیشنهاد کردهاند. روشهای محاسباتی استاندارد به دلیل نیاز به پیمایش فضاهای مدل پیچیده و با ابعاد بالا با ابعاد متغیر، نمیتوانند برای برازش مدلهای FK-BMA و FK استفاده شوند. این امر، میانگینگیری مدل بیزی را فراهم میکند که شامل میانگینگیری روی چندین مدل کاندید وزندهی شده توسط احتمالات پسین آنها برای در نظر گرفتن عدم قطعیت مدل است. این مراحل، توالیای از حالتها را ایجاد میکنند که نشاندهنده توزیع پسین هستند و امکان مدلسازی انعطافپذیر نشانگرهای زیستی پیوسته و میانگینگیری روی مدلهای ممکن را فراهم میکنند و در نتیجه عدم قطعیت مدل را ادغام کرده و استنتاج قوی را در طرحهای غنیسازی تطبیقی بیزی تسهیل میکنند. در این مقاله، ما یک مدل قابل توضیح چندوظیفهای مبتنی بر مبدل بینایی برای طبقهبندی همزمان مرحله خواب و اختلال خواب (آپنه) معرفی میکنیم. این شرایط تنفسی میتوانند در ایجاد آپنه خواب نقش داشته باشند. اسیدوز متابولیک میتواند خفیف و موقت تا جدی و تهدیدکننده زندگی باشد. از این رو، نیاز به توسعه یک مدل پیشرفته وجود دارد که بتواند مراحل خواب و اختلالات را به کار گیرد، زیرا نشانگرهای فیزیولوژیکی اختلالات اغلب با مراحل خاص خواب مرتبط هستند.
با این حال، در این مطالعات، اختلالات خواب عمدتاً به عنوان موجودیتهای جداگانه و بدون در نظر گرفتن ارتباط متقابل بین مراحل خواب و اختلالات خواب طبقهبندی میشوند. هدف از این رویکرد، استفاده از ویژگیهای اساسی مشابه در اختلالات خواب و مراحل مختلف خواب است. سه نوع آپنه خواب وجود دارد – انسدادی، مرکزی و پیچیده. آپنه خواب مرکزی کمتر از انسدادی شایع است و زمانی رخ میدهد که مغز سیگنالهای مناسبی را برای آموزش عضلات تنفسی ارسال نمیکند. مغز شما سیگنالی به بدن شما میفرستد تا بیدار شوید و نفس بکشید. در عین حال، هوشیاری بیش از حد PTSD ممکن است احتمال بیدار شدن شما را در طول وقایع انسدادی خفیف افزایش دهد، که در نهایت میتواند منجر به تکهتکه شدن بیشتر خواب یا قطع خواب شود. در نتیجه، این رویکرد، استقرار راهحلهای مقرون به صرفه و بالینی مبتنی بر هوش مصنوعی برای مرحلهبندی خواب را تسهیل میکند. مرحلهبندی دقیق خواب و تشخیص اختلال برای ارزیابی کیفیت خواب بسیار مهم هستند. فناوری حسگر پوشیدنی و یادگیری عمیق (DL) تحقیقات پیشرفتهای در مورد مرحلهبندی خواب، به ویژه نظارت در منزل، انجام دادهاند.
