利用深度學習建立居家睡眠檢測系統

王瑞揚; 李宗翰; 徐良育

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例如：A期刊2017年之五年影响指数

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doi:DOI 号

来源数据

P9 - 18

工程学 > 工程学综合
工程学 > 工程学总论
工程学 > 土木与建筑工程
工程学 > 机械工程
工程学 > 化学工业

DOI： 10.29948/JAE

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利用深度学习建立居家睡眠检测系统

Development of a detection system for at-home sleep apnea testing using deep learning

王瑞扬(Rui-Yang Wang) ；李宗翰(Zong-Han Li) ；徐良育(Liang-Yu Shyu)

先进工程学刊； 17 卷 1 期 (2022 / 02 / 01) ， P9 - 18

繁体中文

压电感应器；睡眠呼吸中止症；深度学习；卷积神经网路；门控循环单元； Piezoelectric sensor ； Obstructive sleep apnea ； Deep learning ； Convolutional neural network ； Gared recurrent unit

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摘要 │ 参考文献 (15) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

To achieve rapid obstructive sleep apnea screening, in this research, the vibration signal from the neck is captured by piezoelectric sensor. The sensor acquires the snoring vibration and the carotid pulse signals at the same time. Then, the HRV method is used to determine the continuous sleep period and the deep learning method is used to detect snoring events to evalue the severity. This research was approved by the Chang Gung Medical Foundation Institutional Review Board. In addition, the deep learning model that was used in the study was a model combining convolution neural network and gated recurrent unit. Signals from twenty subjects were selected to label the snoring events, categorized as non-snoring, snoring, and noise for deep learning model training. Two thousand eight hundred and seventy snoring events were marked, of which, there are 1304 snoring signals, 1167 non-snoring signals, and 399 noise signals. In the final part of the severity classification, 40 subjects were selected for verification. The severity level detected by the system was compared with that of the sleep center. In the case of subjects had multiple consecutive sleep periods, and the first sleep period was within 30 minutes from the onset of sleep, there were large discrepancies in the analysis results due to this unstable sleep state. If this condition is excluded, the accuracy, sensitivity, and specificity of the final test results are 90.0%, 100%, and 78.9%, confirming that the system is reliable for OSA's initial testing. This research successfully combined HRV and deep learning methods to identify the number of apnea events during sleep and sleep duration to evaluate the patients' severity of apnea, resulting in an at-home rapid screening system.

参考文献 ( 15 ) 〈TOP〉

Agrawal, S.,Stone, P.,Mcguinness, K.,Morris, J.,Camilleri, A.E.(2002).Sound frequency analysis and the site of snoring in natural and induced sleep.Clinical Otolaryngology Allied Sciences,162-166.
Alfaro, M.P.,Leehan, J.A.,Banuelos, V.M.,Sosa, S.C.,Gonzalez, R.(1995).Frequencyanalysis of simulated snoring sounds using Burg's estimator [acoustic, flow and pressure analysis].Proceedings of 17th International Conference of the Engineering in Medicine and Biology Society
Hsu, Y.L.,Chen, M.C.,Cheng, C.M.,Wu, C.H.(2005).Development of a portable device for home monitoring of snoring.2005 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics
Kuo, P.H.,Huang, C.J.(2018).A Green Energy Application in Energy Management Systems by an Artificial Intelligence-Based Solar Radiation Forecasting Model.Energies
Lu, M.J.,Zhong, W.H.,Liu, Y.X.,Miao, H.Z.,Li, Y.C.,Ji, M.H.(2016).Sample size for assessing agreement between two methods of measurement by Bland− Altman method.The international journal of biostatistics,0039.

国际计量

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