深度神经网络检测声音数据中的睡眠呼吸暂停

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在记录患者睡眠时的呼吸模式后，可以通过对频谱图的AI分析(以图像形式呈现的声音)，对睡眠呼吸暂停进行准确诊断。这一发现可能会导致家用呼吸暂停测试设备的改进。
该检测技术是由研究人员开发并验证的，他们的研究工作在睡眠医学研究院的《临床睡眠医学杂志》上进行。
【深度神经网络检测声音数据中的睡眠呼吸暂停】在介绍他们的发现时，作者指出，许多用于在家中测试睡眠呼吸暂停的便携式设备无法可靠地区分睡眠状态和苏醒状态。然而，气管声音(可以可视化为频谱图)携带有关呼吸暂停/呼吸不足和睡眠/苏醒状态的信息。
为了训练和测试他们基于AI的实验检测技术，研究人员使用了每60秒钟从1800例患者过夜睡眠时获得的气管频谱图。
研究小组发现了一个深层神经网络，其卷积层在区分呼吸状态方面表现良好，在区分睡眠/觉醒状态方面具有合理的准确性。
这组作者写道：“证明气管声谱图包含的信息可用于通过深度神经网络进行睡眠/苏醒辨别和呼吸暂停/呼吸不足的检测。” “我们认为，使用深度神经网络分析气管声波谱图有潜力作为创新型家庭睡眠呼吸暂停测试设备的基础。”
该研究是免费的。

深度神经网络检测声音数据中的睡眠呼吸暂停

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