5 تا از بهترین آبنباتهای جویدنی CBD برای خواب و آرامش در سال 2025 (4)
این آسیب بر ساختارهای مغزی که به کنترل عملکردهایی مانند حافظه، خلق و خو و فشار خون کمک میکنند، تأثیر میگذارد. و یافتههای جدید نشان میدهد که زنان باردار مبتلا به آپنه خواب، احتمال بیشتری برای ابتلا به فشار خون بالا و زایمان زودرس دارند. کلینیک آپنه خواب میتواند انواع آپنه خواب را درمان کند. در عوض، مبلغ دقیقی که هر ماه به شما پرداخت میشود بستگی به این دارد که آیا واجد شرایط یکی از دو نوع برنامه معلولیت ارائه شده توسط آژانس – بیمه معلولیت تأمین اجتماعی (SSDI) یا درآمد تأمین تکمیلی (SSI) – هستید یا خیر. در حالی که این رویکردها نویدبخش بودهاند، یک محدودیت عمده وجود داشت: استفاده از تنها قلههای R و فواصل RR ممکن است تمام جزئیات مهم موجود در شکل موج کامل ECG شامل 5 موج: P، Q، R، S، T و بخش آن را ثبت نکند. به عنوان یک قاعده، هر شرایطی که راههای هوایی شما، از جمله مجاری بینی شما را مسدود کند، میتواند منجر به خروپف شود. شبکه عصبی کانولوشنی LeNet-5 که یک بخش مجاور از یک سیگنال لید واحد را در بر میگیرد.
رویکرد تشخیص SA با استفاده از ویژگیهای جدید مشتقشده از ECG، از جمله تغییرپذیری ضربان قلب (HRV) و RRI (فاصله R-R) از سیگنال ECG استخراجشده. علائم فیزیولوژیکی مختلف، از جمله الکتروانسفالوگرام (EEG)، الکتروکاردیوگرام (ECG) و اشباع اکسیژن (SpO2)، به عنوان شاخصهای بالقوه برای شناسایی بیماری شناسایی شدهاند. نتایج تجربی گسترده ما بر روی مجموعه دادههای PhysioNet Apnea-ECG نشان داد که با روش استخراج ویژگی جدید، به دقت هر بخش تا 92.11٪ و دقت هر ضبط 100٪ دست یافتیم. علاوه بر این، این روش بالاترین همبستگی را در مقایسه با روشهای پیشرفته، با ضریب همبستگی 0.989، به دست آورد. با معرفی یک روش استخراج ویژگی جدید مبتنی بر روابط فاصله، عملکرد مدلهای سبک وزن خاصی را افزایش دادیم که پتانسیل آزمایش آپنه خواب خانگی (HSAT) و تشخیص SA در دستگاههای IoT را نشان میدهد. در مرحله اول، تعداد زیادی ویژگی وجود دارد که میتوان انتخاب کرد و منجر به یک مسئله بالقوه در انتخاب ویژگی میشود. در مرحله دوم، مهندسی ویژگی به صورت دستی انجام میشود تا رویکرد متناسب با سیگنال خاص تنظیم شود، که میتواند عملکرد تشخیص SA را محدود کند.
علاوه بر این، با استفاده از الگوریتمهای MP برای محاسبه پروفایل فاصله در هر زیردنباله سیگنال، روش پیشنهادی اطلاعات بیشتری از سیگنال ورودی را ثبت میکند. علاوه بر این، تکیه صرف بر قلههای R و فواصل RR ممکن است بخشهای مهمی از سیگنال را نادیده بگیرد و به طور بالقوه اطلاعات کلیدی را که میتوانند به تشخیص دقیق کمک کنند، از دست بدهد. قلههای R و فواصل RR برای طبقهبندی. این راهحل شامل یادگیری عمیق برای خودکارسازی فرآیند طبقهبندی است و در نتیجه بر محدودیتهای روشهای سنتی یادگیری ماشین غلبه میکند. بنابراین، این مقاله راهحلی به نام MPCNN را برای پرداختن به هر دو مشکل مرتبط با رویکردهای سنتی مبتنی بر یادگیری ماشین و برخی از رویکردهای مبتنی بر یادگیری عمیق موجود پیشنهاد میکند. مدل مارکوف (HMM) برای تشخیص SA، به طور خاص برای پرداختن به مسئله نادیده گرفتن وابستگی زمانی که معمولاً در مدلهای دیگر یافت میشود، طراحی شده است و درک دقیقی از تغییرات فردی ارائه میدهد. در این مطالعه، ما یک رویکرد نوآورانه برای پرداختن به این شکاف تشخیصی با کاوش عمیقتر در بخشهای جامع سیگنال ECG پیشنهاد میکنیم. به طور خاص، این روش یک پروفایل فاصله اقلیدسی از زیرتوالیهای سیگنال با طول ثابت ایجاد میکند و به طور موثر فاصله کامل بخشهای PQRST و رابطه آن با کل سیگنال را از طریق مقدار MinDP، MaxDP و MeanDP ثبت میکند و به طور بالقوه بینش عمیقتری در مورد نشانگرهای ECG آپنه خواب ارائه میدهد.
روش پیشنهادی از الگوریتمهای پروفایل ماتریسی الهام گرفته شده است که یک پروفایل فاصله اقلیدسی از زیرتوالیهای سیگنال با طول ثابت ایجاد میکنند. از این رو، ما پروفایل حداقل فاصله (MinDP)، پروفایل حداکثر فاصله (MaxDP) و پروفایل میانگین فاصله (MeanDP) را به ترتیب بر اساس حداقل، حداکثر و میانگین فواصل پروفایل استخراج کردیم. یک روش استخراج ویژگی جدید مبتنی بر الگوریتمهای MP معرفی شده است که با در نظر گرفتن روابط فاصله در بخشهای جامع سیگنال، فراتر از تحلیل سیگنال ECG معمولی میرود و در نتیجه دقت تشخیص SA را بهبود میبخشد. در حالی که در درجه اول برای چالش جستجوی شباهت همه جفتها طراحی شده است، گنجاندن معیارهای فاصله آن در تحلیل ECG عمق بیسابقهای در الگوهای سیگنال ارائه میدهد. تجسم این فرآیند در پردازش سیگنال فاز شکل 1 نشان داده شده است. برای ارزیابی نمایش ماتریسی پیشنهادی، آزمایشهای متنوعی را با استفاده از مدل استاندارد CNN اصلاحشده LeNet-5 روی مجموعه داده PhysioNet انجام میدهیم. همچنین با آزمایش آنها با دو مدل CNN سبک وزن موجود: BAFNet و SE-MSCNN، استحکام عملکرد را ارزیابی میکنیم.
