محاسبه در دو مرحله انجام می‌شود، یعنی ایجاد تفاوت‌های گسسته و متعاقباً یک فرآیند وصله‌گذاری برای اصلاح ناپیوستگی‌های احتمالی در ابتدای این سری جدید. این اصلاح جزئی برای مرحله بعدی در خط لوله، یعنی معرفی محاسبات صحیح طول اجرا (در صورت استفاده) در ابتدای سری گرادیان اکسیمتری، ضروری است. معمولاً در اینجا هیچ پردازش پس از پردازش خاصی لازم نیست. در اینجا، خط لوله پردازش یک چارچوب کلی (به صورت شبه‌کد) برای چنین روشی ارائه می‌دهد، که شامل تمام مراحل پیش و پس از پردازش است. الگوریتم 2 صف پردازش کلی سیگنال فقط اکسیمتری را با توجه به تشخیص رویدادهای OSAHS و توصیف شدت ارائه می‌دهد. الگوریتم 1 تعاریف معمول برای رویدادهای معتبر OSAHS را بر اساس ردیابی SpO2 و همچنین سطوح شدت مربوطه را بر اساس ردیابی نرخ رویدادها (در هر ساعت) ارائه می‌دهد. برای اهداف تشخیص رویدادهای OSAHS، سیگنال اکسی‌متر باید انتقال‌های نسبتاً نرمی بین نمونه‌ها داشته باشد، یعنی هیچ پیک مرتبط با نویز یا افت مقادیر از دست رفته‌ای نداشته باشد، در عین حال ویژگی‌های فرکانس پایین اصلی خود را که مهمترین محتوای اطلاعاتی مرتبط با OSAHS به آن وابسته است، حفظ کند. هنگامی که چنین رویدادهایی به طور مکرر، بیش از پنج بار در ساعت، رخ می‌دهند، یک حالت پاتولوژیک قابل توجه در نظر گرفته می‌شود و بیمار باید تحت درمان‌های خاصی قرار گیرد.

درمان آپنه خواب با لیزر فوتونا

مثل همیشه، حداکثر اندازه طول اجرا باید تعریف شود، که در این مورد، همانطور که در بالا توضیح داده شد، در اندازه‌گیری‌های اکسی‌متر بلادرنگ برای نرخ نمونه‌برداری نهایی (دیجیتالی، پیش‌پردازش‌شده) 1 هرتز، روی 600 نمونه یا 1 دقیقه تنظیم می‌شود. پس از هر لایه CNN، نرمال‌سازی دسته‌ای انجام می‌شود؛ تابع فعال‌سازی واحد خطی اصلاح‌شده (ReLU) و همچنین فرآیند حداکثر ادغام با اندازه مخزن برابر با 2 تا فقط ویژگی‌های مهم از خروجی لایه قبلی آن استخراج شوند. اما مطمئن نیستم که بتوانم از عهده اندازه و وزن آن برآیم. مرحله ۳ از خط پردازش اصلی شامل تبدیل سری علائم گرادیان اکسیمتری به آمار طول اجرا است، به طوری که می‌توان به راحتی دنباله‌های طولانی مربوط به رویدادهای واقعی OSAHS را شناسایی و ثبت کرد. در چارچوب فعلی، تشخیص و ثبت رویدادهای OSAHS در تعریف «دقیق» برای تغییرات علائم گرادیان، یعنی همانطور که در ۳ بالا توضیح داده شد، در نظر گرفته می‌شود. منطق استفاده از تشخیص OSAHS فقط با اکسیمتری بر این واقعیت استوار است که معمولاً شاخص آپنه/هیپوپنه (AHI) که بر اساس هرگونه ناپیوستگی تنفسی (رویدادهایی که معمولاً ۱۰ ثانیه قطع هوا یا دوره‌های طولانی‌تر انسداد جزئی جریان هوا در راه هوایی فوقانی) در طول خواب محاسبه می‌شود، ذاتاً با کاهش اشباع سطح SpO2 در خون مرتبط است که تقریباً بلافاصله در چنین رویدادهایی به دلیل هیپوکسی رخ می‌دهد.

درمان آپنه خواب

ردیابی اشباع SpO2. OSAHS متوسط یا شدید باعث کاهش اشباع قابل توجه SpO2 در خون می‌شود و معمولاً این امر باعث بیدار شدن بیمار می‌شود و باعث تکه‌تکه شدن خواب می‌شود. یاد بگیرید که چگونه سطح قند خون را مدیریت کنید. به طور خاص، رویدادهای نادر با پنج یا کمتر در ساعت به عنوان غیرپاتولوژیک شناخته می‌شوند، در حالی که بیش از پنج رویداد در ساعت در سطوح افزایش شدت OSAHS به عنوان پاتولوژیک شناخته می‌شوند. به جای ردیابی کامل تنفس از طریق PSG، می‌توان از سیگنال اکسیمتری برای تشخیص چنین رویدادهایی با مرجع استفاده کرد. این خط لوله شامل پنج مرحله اولیه پردازش سیگنال در مجموع نه مرحله است. الگوریتم 1 همچنین شامل مقیاس سطح شدت معمول برای نرخ رویدادهای آپنه/هیپوپنه است که معمولاً برای تشخیص OSAHS بر اساس ردیابی سطح اشباع SpO2 اعمال می‌شود. الگوریتم طراحی شده می‌تواند به عنوان اولین ماژول در یک برنامه یادگیری ماشینی استفاده شود که در آن می‌توان از این داده‌ها به عنوان ورودی استفاده کرد یا در آمار (ویژگی‌های) سطح بالاتر برای طبقه‌بندی‌کننده‌های الگو، در زمینه تشخیص به کمک کامپیوتر یا کاملاً خودکار OSAHS و آسیب‌شناسی‌های مرتبط، کدگذاری کرد.

جراحی آپنه خواب

برای مقایسه با طبقه‌بندی‌کننده اصلی خود، فواصل RR و سیگنال‌های تنفس مشتق‌شده از ECG (EDR) را از 15 ثانیه از نمونه‌های ECG شناسایی کردیم و ویژگی‌هایی را از آنها استخراج کردیم که به طور گسترده در چندین کار ذکر شده در بخش دوم استفاده می‌شوند. سپس، این ویژگی‌ها و برچسب‌های شدت OSA را به عنوان ورودی مدل ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای پیش‌بینی اینکه آیا هر نمونه یک بیمار OSA طبیعی یا شدید است، اعمال کردیم. تابع softmax برای طبقه‌بندی دودویی شامل بیماران OSA طبیعی و شدید اعمال می‌شود. این امر منجر به خستگی در طول روز می‌شود که بر خلق و خو و توانایی عملکرد شما تأثیر می‌گذارد. هر لایه DNN با تابع فعال‌سازی تانژانت هایپربولیک (tanh) دنبال می‌شود. به طور خاص، یک شبه‌کد سطح پایین برای الگوریتم پیش‌پردازش سیگنال خام اکسیمتری، محاسبه فریم‌های «افت» و «افزایش» در سری‌های زمانی مرتبط، تشخیص رویدادهای معتبر آپنه/هیپوپنه از طریق ردیابی سطح اشباع SpO2، و همچنین محاسبه نرخ رویدادهای مربوطه برای توصیف شدت OSAHS طراحی شده است. در این کار، مراحل پیش‌پردازش پیشنهادی عمدتاً بر حذف هرگونه عنصر فرکانسی بالاتر از 0.4-0.5 هرتز در صورت استفاده از نرخ نمونه‌برداری بالاتر در سیگنال اصلی (مثلاً آنالوگ خام 3 هرتز) و همچنین حذف هرگونه مقادیر گمشده/نامعتبر در سری داده‌های نهایی (دیجیتال) که ممکن است به دلیل شرایط اندازه‌گیری موقت معیوب هنوز وجود داشته باشند، متمرکز شده‌اند.