基于听觉子带关联维数的SAHS鼾声筛查

发布时间：2018-11-14 20:11

【摘要】：提出一种依据鼾声录音筛查睡眠呼吸暂停低通气综合征严重程度的新方法,使用关联维数计算方法分析鼾声的非线性性质.根据听觉心理感知尺度在整个频带上划分子带,通过计算听觉子带关联维数向量,刻画睡眠呼吸症状严重程度的分布状况.提取各类鼾声的子带关联维数特征,以期训练出高斯混合模型,判断SAHS患者病情的严重程度.该方法与黄金标准多导睡眠监测诊断相比,其诊断患病严重程度的正确率为90%,相关系数为0.96(P0.001).实验表明该方法能有效筛查鼾症严重程度,对辅助医疗和居家监护等有积极作用.
[Abstract]:A new method for screening the severity of sleep apnea hypopnea syndrome based on snoring recording is proposed. The nonlinear nature of snoring is analyzed by using the correlation dimension calculation method. According to the scale of auditory psychological perception, molecular bands are drawn in the whole frequency band, and the distribution of the severity of sleep apnea symptoms is described by calculating the correlation dimension vector of auditory subbands. The subband correlation dimension features of snoring were extracted to train Gao Si mixed model to judge the severity of SAHS patients. Compared with gold standard polysomnography, the diagnostic accuracy of this method is 90 and the correlation coefficient is 0.96 (P0.001). The experimental results show that the method can effectively screen the severity of snoring and play an active role in auxiliary medical treatment and home care.
【作者单位】： 上海大学通信与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61525203,No.61572308) 上海科委项目基金(No.13441901600)资助
【分类号】：TN912.3;R766

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本文编号：2332176