7 تا از مسخرهترین شوخیهای مربوط به آپنه خواب که پیدا خواهید کرد
سختافزار آن شیک است و با وجود قیمت ۴۰۰ دلاری، هیچ اشتراک اضافی وجود ندارد (به نظر شما، اورا). آپنه خواب، با وجود اینکه ممکن است یک ناراحتی جزئی به نظر برسد که ممکن است شریک زندگی شما را در شب بیدار نگه دارد، در صورت عدم درمان، عوارض جانبی جدی متعددی از جمله فشار خون بالا، سکته مغزی و مشکلات قلبی دارد. ما این راهحلها را برای تشخیص آپنه خواب به کار میبریم و عملکرد چهار تکنیک شناخته شده، یعنی K-نزدیکترین همسایه، جنگل تصادفی، پرسپترون چند لایه و ماشین بردار پشتیبان را ارزیابی میکنیم. این امر همراه با توسعه اخیر لوازم الکترونیکی مصرفی و حسگرهای فیزیولوژیکی، نویدبخش راهحلهای کمهزینه برای نظارت بر سلامت و تشخیص بیماری برای بخش بسیار وسیعی از جمعیت در هر مکان و هر زمان است. توافق نسبتاً پایین بین امتیازدهندگان که در این مطالعه به دست آمد، بر لزوم تکیه بر چندین امتیازدهنده متخصص هنگام توسعه روشهای خودکار تأکید میکند. نوآوری در این رویکرد، تقلید از روش امتیازدهی یک متخصص خواب با پیشبینی دقیق وقایع تنفسی در مقیاس میکرو در پنجرههای زمانی بزرگ، با استفاده از تمام سیگنالهای تنفسی از PSG است.
با توجه به ماهیت این بیماری، آپنه خواب میتواند برای مدت طولانی تشخیص داده نشود. آپنه همچنین میتواند در دورههای اوج احساسات، مانند هنگام گریه یا همراه با مانور والسالوا هنگام خندیدن فرد مشاهده شود. از آنجایی که بسیاری از برنامههای سلامت با هدف تشخیص رویدادهایی که نشان دهنده یک مشکل سلامتی هستند، باید “در حالت ایدهآل” دورههای زمانی با و بدون این رویدادها به طور مساوی وجود داشته باشد. دادههای سری زمانی GAN تقویتشده. این مشکل با این واقعیت که هر حسگر فیزیولوژیکی جدید نیاز به جمعآوری و برچسبگذاری دادههای جدید دارد، تشدید میشود. برنامههای یادگیری ماشین تحت نظارت در حوزه سلامت اغلب با مشکل مجموعه دادههای آموزشی ناکافی مواجه هستند. با این حال، تقاضاهای زیادی برای قابلیت اطمینان هر نوع برنامه سلامت وجود دارد و روشهای یادگیری ماشین کاربردی باید بتوانند به طور قابل اعتمادی یاد بگیرند و با عملکرد بالا عمل کنند. با این حال، چالشهای متعددی در رابطه با مجموعه دادههای آموزشی برای برنامههای سلامت از جمله کمیت دادهها، عدم تعادل کلاس و شخصیسازی وجود دارد.
دوم، طبقهبندی شدت چندگانه سندرم آپنه خواب-هیپوپنی (SAHS) برای طبقهبندی بیماران به 4 گروه شامل بدون SAHS، SAHS خفیف، SAHS متوسط و SAHS شدید پیشنهاد شد. از طبقهبندی دودویی، روش پیشنهادی ما عملکرد بسیار بالاتری نسبت به دو رویکرد دیگر با دقت 83.46٪، 85.39٪ و 92.69٪ به ترتیب در هر حد آستانه ارائه میدهد. علاوه بر این، نتایج حاصل از طبقهبندی کننده اصلی خود را با دو رویکرد دیگر که در تحقیقات قبلی از جمله ماشین بردار پشتیبان (SVM) و درختهای طبقهبندی و رگرسیون آدابوست (AB-CART) استفاده شده بودند، مقایسه کردیم. دو نوع رویداد وجود دارد که میتوانند در طول انسداد راه هوایی رخ دهند، از جمله هیپوپنه که زمانی است که جریان هوای دمی کاهش مییابد و آپنه که حداقل برای ده ثانیه کاملاً وجود ندارد. فشار خون بالا معمولاً با مشکلات قلبی، از جمله حمله قلبی، نارسایی قلبی و آنژین صدری مرتبط است. OSA شدید درمان نشده با خطر بالاتر مقاومت به انسولین، حمله قلبی، فشار خون بالا و سکته مغزی همراه است و بسیاری از افراد مبتلا به این بیماریها، OSA تشخیص داده نشده دارند. همه این تغییرات به ما کمک میکنند تا به رویدادهای استرسزا پاسخ دهیم؛ با این حال، فعال شدن بیش از حد سیستم عصبی سمپاتیک میتواند منجر به فشار خون مزمن بالا شود.
افزایش چشمگیر رویکرد یادگیری عمیق (DL) و قابلیت آن در کاربردهای زیستپزشکی، ما را به بررسی مزایای استفاده از DL برای طبقهبندی شدت آپنه-هیپوپنه خواب سوق میدهد. شدت OSA میتواند منجر به علائم زیادی مانند مرگ ناگهانی قلبی (SCD) شود. نتیجه امیدوارکننده نشان میدهد که این روش پیشنهادی، شروع خوبی برای تشخیص شدت OSA از یک ECG تک کاناله است که میتواند از دستگاههای پوشیدنی در خانه به دست آید و همچنین میتواند در سیستمهای هشدار تقریباً بلادرنگ مانند قبل از وقوع SCD اعمال شود. در نتیجه، ما یک روش جدید برای طبقهبندی شدت OSA با استفاده از رویکرد یادگیری عمیق پیشنهاد کردیم. دقت 79.45٪ برای طبقهبندی شدت OSA با حساسیت، ویژگی و نمره F به دست آمد. میانگین خطای AHI و دقت تشخیصی برای همه ضبطها محاسبه و سپس میانگینگیری شدند. این مقاله یک رویکرد خودکار ارائه میدهد که با تشخیص دقیق وقایع تنفسی فردی، در تشخیص شدت OSA به دقت متخصص میرسد. این مقاله با (1) طراحی یک شبکه مولد تخاصمی بازگشتی برای تولید دادههای مصنوعی واقعگرایانه و تقویت مجموعه دادههای اصلی، (2) امکان تولید مجموعه دادههای متعادل بر اساس مجموعه دادههای به شدت نامتعادل، و (3) کنترل تولید دادهها به گونهای که دادههای تولید شده شبیه دادههای افراد خاص باشند، به این مشکلات میپردازد.
