ارتباط جدیدی بین آپنه خواب و افسردگی یافت شد

این مکث‌های تنفسی مانع از رسیدن آنها به مراحل عمیق‌تر خواب می‌شود، که برای احساس استراحت و تجدید قوا مهم است. یعنی تعداد مکث‌ها بیش از ۱۵ ثانیه در طول آن فاصله. نکته قابل توجه این است که تعداد شکل موج‌های پالس، N𝑁N، در پنجره‌های مختلف متفاوت است. نکته قابل توجه این است که با توجه به تمام محاسبات ویژگی بر اساس دو شکل موج PPG پالس متوالی همانطور که در شکل ۴ رسم شده است، ما هر پالس را با بدست آوردن قله‌های بالا و پایین شکل موج با شناسایی حداکثر و حداقل‌های محلی که حداقل ۳۰ نقطه زمانی از هم فاصله دارند (پیاده‌سازی توسط Scipy.agrelextrema) مشخص می‌کنیم. سپس از میانگین متحرک نقاط ۶۴ زمانی برای فیلتر کردن نویز فرکانس بالا استفاده می‌کنیم. DSepNet در بخش d-conv مشابه DSepEmbedder است اما با دو نقطه اصلاح شده قابل توجه. تا زمانی که به آب مقطر دسترسی پیدا نکنید، نباید بیش از یک یا دو روز از آب جوشیده استفاده کنید. در مورد رقابت‌پذیری، من کمتر روی نمرات بورد (که به هر حال اکنون نمی‌توانید تغییر دهید) و بیشتر روی کارهایی که می‌توانید اکنون برای بهبود درخواست خود انجام دهید تمرکز می‌کنم. بریدن، پزشک پورتلند، گفت که او نمی‌دانسته که مشکلات جدیدی پدیدار شده‌اند و اکنون نگران است که پزشکان و بیماران بار دیگر به حال خود رها شده‌اند.

آپنه خواب

با این حال، تا ۸۰٪ از افراد دارای انحراف تیغه بینی هستند، به این معنی که این ساختار خارج از مرکز یا کج است. در مورد MESA، افرادی را در نظر می‌گیریم که کیفیت همه حسگرهای آنها بیش از شش ساعت و در کل زمان خواب خوب بوده است. از سوی دیگر، HeartBEAT شامل تعداد بسیار کمتری نمونه است، بنابراین PSG داریم که کیفیت آن حداقل برای چهار ساعت خوب بوده است. برای کنترل آزمایش با توجه به دامنه کار، ما فقط افرادی را با کیفیت سیگنال PSG خوب در این مطالعه در نظر می‌گیریم. تحقیقات بیشتر نشان داد که تا ۵۲ نفر از شرکت‌کنندگان در مطالعه افسردگی اساسی داشتند که در برابر درمان مقاوم بوده است. شکل ۲ توزیع AHI را از نمونه‌های استفاده شده در این مطالعه نشان می‌دهد. HeartBEAT یک کارآزمایی تصادفی کنترل‌شده فاز II چند مرکزی است که اثرات درمان فشار مثبت راه هوایی (PAP) را طی یک دوره مداخله سه ماهه در بیماران مبتلا به بیماری‌های قلبی عروقی یا عوامل خطر بیماری‌های قلبی عروقی و OSA متوسط تا شدید ارزیابی کرد. AHI از 15 تا 50 متغیر بود. پیامد اصلی مطالعه، پروفایل فشار خون 24 ساعته بود.

دستگاه آپنه خواب

جدول II خلاصه‌ای از اطلاعات دموگرافیک بیماران از هر دو مجموعه داده، از جمله شاخص آپنه-هیپوپنه (AHI) را ارائه می‌دهد. بقیه این بخش، آماده‌سازی داده‌های خط لوله، تقسیم‌بندی، حاشیه‌نویسی، استخراج ویژگی و تشخیص رویداد، از جمله یادگیری ماشین و رویکردهای یادگیری عمیق پیشنهادی را دنبال می‌کند. حسگر جریان هوای بینی در تشخیص ناهنجاری‌های تنفسی، از جمله OSA (وقایع آپنه) حیاتی است. آپنه به این معنی است که شما در واقع به مدت ده ثانیه یا بیشتر به طور کامل تنفس خود را متوقف می‌کنید. بسیاری از بیماران مبتلا به OSA به طور بیمارگونه چاق هستند (به عنوان مثال: بیش از دو برابر وزن ایده‌آل بدن خود). این دو وضعیت می‌توانند به طور مستقل و مستقیم به هم مرتبط باشند. به طور خاص، مبدا به وسط مسیر بین دو مکان از پیش تعریف شده روی دو چشم از یک چهره خاص منتقل می‌شود. آن وزن اضافی در اطراف وسط، کشش روی ستون فقرات شما را افزایش می‌دهد. نتایج این مطالعه نه تنها به کاربردهای بالقوه PPG نوک انگشت و PPG مچ دست یا ساعت‌های هوشمند در یک رویکرد بسیار مقیاس‌پذیر برای پیش‌غربالگری OSA کمک خواهد کرد.

آیا آپنه خواب درمان قطعی دارد؟

در نهایت، فرض کنید مهر زمانی شناسایی شده در نیمه اول بخش یا پنجره PPG مورد نظر باشد؛ ما آن را به عنوان یک رویداد OSA حقیقت زمینی برای مطالعه بیشتر الگوریتم پیش‌بینی در بخش‌های بعدی علامت‌گذاری می‌کنیم. نکته اول یادگیری اطلاعات زمانی پس از اتمام بلوک d-conv است. در این کار، ابتدا از ویژگی‌های PPG پیشنهادی در جاسازی اطلاعات زمانی با استفاده از مکانیسم جاسازی موقعیتی استفاده می‌کنیم. همانطور که قبلاً ذکر شد، این روش تضمین می‌کند که بخش PPG مورد نظر شامل ویژگی‌های هدفمندی مانند PWA، یک نشانگر زیستی مفید برای تشخیص OSA، باشد. در اینجا، در ردیف پایین شکل 3، افت دامنه موج پالس (PWA) را در سیگنال PPG در طول OSA مشاهده می‌کنیم که با عدم اشباع اکسیژن همزمان است. دامنه موج پالس (PWA): دامنه موج پالس (PWA) به دامنه پالس PPG از قله پایینی پالس تا قله بالایی اشاره دارد. طبق مطالب ارائه شده در مقدمه، ما هفت ویژگی PPG مرتبط با OSA و CVD را به عنوان ورودی‌های اطلاعاتی در تشخیص OSA پیشنهاد می‌کنیم. همانطور که قبلاً ذکر شد، DSepEmbedder با استخراج اطلاعات منحصر به فرد از یک ویژگی PPG واحد (cw-conv) شروع می‌کند و سپس اطلاعات را از بین ویژگی‌ها بعداً استخراج می‌کند (pw-conv).