本发明专利技术一方面作为一种OSAHS的筛选工具，评估其对SpO2记录的自动分析性能。将统计学的、光谱的和非线性的特征组成一个初始特征集。使用一个快速基于相关性过滤器寻找最优子集。对三种模式识别算法的判别能力进行评估：线性判别分析，二次判别分析和逻辑回归。另一方面，采用血氧测定法来确定儿童OSAHS的严重程度。将176例患儿的单通道SpO2记录根据睡眠呼吸暂停低通气指数(AHI)分为三个严重程度组：AHI＜1次每小时(e/h)，1＜AHI＜5e/h，和AHI≥5e/h。为了测试OSAHS的严重程度，使用第一光谱分析来定义和描述SpO2中的频率带。然后通过多层感知器(MLP)神经网络方法将光谱数据与3％氧减指数(ODI3)相结合，以将这些儿童归类到所述三个OSAHS严重度组中的其中一组。
Diagnostic system and method for children with obstructive sleep apnea syndrome
On the one hand, the invention is used as a screening tool for OSAHS to evaluate its automatic analysis performance for SpO2 records. An initial feature set is composed of statistical, spectral and nonlinear features. We use a fast correlation filter to find the optimal subset. The discriminant ability of three pattern recognition algorithms is evaluated: linear discriminant analysis, quadratic discriminant analysis and logistic regression. On the other hand, oximetry is used to determine the severity of OSAHS in children. According to sleep apnea hypopnea index (AHI), 176 children were divided into three severity groups: AHI < 1 time per hour (e/h), AHI < 5e/h, and AHI < 5e/h. In order to test the severity of OSAHS, the first frequency spectrum is used to define and describe the frequency bands in SpO2. The spectral data were then combined with a 3% oxygen reduction index (ODI 3) using a multilayer perceptron (MLP) neural network approach to classify these children into one of the three OSAHS severity groups.
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】儿童阻塞性睡眠呼吸暂停症的诊断系统和方法优先权本专利申请要求申请号为62/207,780的美国临时专利申请的优先权，该美国临时专利申请申请日为2015年8月20日，本申请结合了该专利的技术方案。
本专利技术涉及睡眠呼吸暂停监测的方法、系统和装置。特别涉及使用血氧测定法诊断儿童阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征和预测其严重程度的方法、系统和装置。
技术介绍
阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)是以睡眠时上呼吸道反复阻塞，造成间歇性停止呼吸(呼吸暂停)或气流减少(呼吸不足)。呼吸暂停伴随着血氧不足和心动过缓。呼吸暂停通常会使人觉醒，导致睡眠片段化，并造成日间过度嗜睡。因此，阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征被认为是一个主要的公众健康问题。此外，该病症对心血管系统造成长期影响，包括高血压，心律失常，充血性心力衰竭和脑血管疾病。儿童阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征也是一种非常流行但易误诊的疾病。根据美国儿科学会的资料，一般儿科人群中有1％-5％患有阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征。未经治疗的阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征对婴幼儿的发育和表现产生负面影响，降低整体健康和生活质量，同时增加医疗开支和相关费用。在过去的20-30年，儿童阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征也成为一种常见的和令人担忧的医疗状况。它的特点也是睡眠中呼吸模式异常，包括由全部上气道阻塞引起的反复的呼吸暂停(完全的气流停止)和部分上呼吸道阻塞引起的低通气(气流不足)。以夜间反复缺氧、高碳酸血症和伴有觉醒事件为特征的换气不足是导致与中枢神经系统、心血管和代谢系统有关的严重合并症的原因。因此，经常有家长反映一些与OSAHS相关的日间症状，如认知和行为异常，以及非典型的生长。此外，儿童OSAHS的患病率很高，研究显示，在一般儿科人群中的比例高达5.7％。诊断儿童睡眠呼吸暂停低通气综合征的“黄金标准法”是夜间多导睡眠描记(PSG)。然而，PSG存在许多局限，由于需要记录大量的生理学信号，其不仅复杂，而且成本较高。并且，必须在特殊的睡眠装置中，及技术人员的监管之下才能进行。PSG监测不同的生理学信号，如心电图(ECC)、脑电图(EEG)、眼电图(EOG)、肌电图(EMG)、血氧饱和度、腹部通气效应和打鼾。随后这些记录必须由医学专家分析以获得最终的诊断。尽管其具有较好诊断表现，然而也有诸多缺点，例如复杂、昂贵及费时。此外，为了获得睡眠呼吸暂停及低通气指数(AHI)，所有的PSG信号需要线下检查。所述睡眠呼吸暂停及低通气指数(AHI)用于确定睡眠呼吸暂停低通气综合征是否出现及其严重程度。此外，儿童往往不能容忍PSG的相关设备。因此，最近的研究集中在替代的、简单的诊断技术的发展，如基于夜间脉搏血氧测定法的医疗系统的应用。对单通道睡眠相关记录的分析是一个令人关注的方法，这种方法降低了成本和复杂性。就这一点而言，由于其具有可靠性、简单性和适合于儿童，血氧测量信号的自动处理是一个有前途的替代方法。夜间脉搏血氧测定法允许在睡眠中通过测量血氧饱和度(SpO2)来监测呼吸系统动力学。该记录提供了关于睡眠呼吸暂停低通气综合征的有用信息。呼吸暂停具有血氧饱和度值降低的特征，反映出气流量减少和血氧不足。随后，呼吸恢复，血氧饱和度值升高到基线水平。因此，由于睡眠中的循环性呼吸暂停，同对照组相比，睡眠呼吸暂停低通气综合征患者的血氧饱和度信号趋于更加不稳定。这些不同的表现可以用于诊断睡眠呼吸暂停低通气综合征。多种根据SpO2数据的方法已经被用于OSAHS的诊断。最简单的是目视检查。然而，该方法乏味且主观。因此，理想的方法是对血氧饱和度数据进行自动分析。为此，首先需要获得常规的血氧指标。这些指标是氧减指数超过2％(ODI2)、3％(ODI3)和4％(ODI4)，且累计时间低于90％的饱和度(CT90)。然而，通过使用更先进的计算机执行信号处理方法，根据SpO2记录，可能提高OSAHS的诊断水平。另外，一个常用的方法是研究与PSG相关的缩减信号集的诊断能力，这些信号来源与PSG相关，如心电图(ECG)、光电容积脉搏波(PPG)、气流(AF)，或血氧饱和度。特别地，ECG衍生信号的频域和时域分析显示了在儿童OSAHS诊断中的实用性。此外，来自PPG的脉搏波传导时间变量分析成功地将时间段分为呼吸暂停段或非呼吸暂停段，以及将儿童分为正常组和OSAHS患者组。此外，最近的一项研究显示，当结合由SpO2得到的氧减指数(ODI)与由AF得到的光谱信息时，具有较高的诊断能力。最后，得到光谱、非线性、SpO2和脉搏率变量(PRV)记录的统计学特征，并成功地结合，以建立儿童OSAHS的诊断。相关技术包括美国专利申请(No.10/947,983)，公开了一种OSAS诊断的方法，该方法基于一种预测睡眠呼吸暂停低通气指数(AHI)采用非参数分析和引导聚合的工具；美国专利申请(No.11/122,278)公开了一种涉及体积描记信号处理的呼吸监测方法；美国专利申请(No.10/30/2008)公开了一种计算机执行的患者监测方法，该方法基于信号处理以检测呼吸模式。此外，美国专利申请(No.13/561,011)公开了一种使用血氧饱和度和AHI及多元线性回归模型或多层感知器网络以监测睡眠呼吸暂停严重程度的系统和方法。美国专利(8,862,195)是关于通过血氧饱和度，对阻塞性睡眠呼吸暂停的检测。
技术实现思路
如上所述，儿童OSAHS是一种非常普遍的情况，对婴幼儿的健康、表现和生活质量产生不利影响。早期发现和治疗能够改善与该病相关的神经心理和认知缺陷。本专利技术一方面作为一种OSAHS的筛选工具，评估其对血氧饱和度(SpO2)记录的自动分析性能。第一步，将统计学的、光谱的和非线性特征组成一个初始特征集。然后，使用一个快速基于相关性过滤器(FCBF)寻找最优子集。最后，对三种模式识别算法的判别能力(OSAHS阴性与OSAHS阳性)进行评估：线性判别分析(LDA)，二次判别分析(QDA)和逻辑回归(LR)。用于阳性诊断的三个临床常用的阈值点：睡眠呼吸暂停低通气指数(AHI)分别为1、3和5次/小时(e/h)。在一个临床阈值点为5次/小时的独立的测试组使用QDA的情况下，本专利技术的方法测试精度达88.6％(71.4％的敏感性和100％的特异性，100％的阳性预测值，和84％的阴性预测值)。这些结果表明，SpO2夜间记录可以用来开发一个可靠和有效的儿童OSAHS的筛查工具。本专利技术的另一方面，采用血氧测定法来确定儿童OSAHS的严重程度。为了测试这一方面，将176例患儿的单通道SpO2记录根据睡眠呼吸暂停低通气指数(AHI)分为三个严重程度组：AHI<1次每小时(e/h)，1<AHI＜5e/h，和AHI≥5e/h。为了测试OSAHS的严重程度，使用第一光谱分析来定义和描述SpO2中的频率带。然后通过多层感知器(MLP)神经网络方法将光谱数据与3％氧减指数(ODI3)相结合，以将这些儿童归类到所述三个OSAHS严重程度组中的其中一组。根据这种MLP多类方法，可以得出一个能够至少减少46％的多导睡眠图测试的诊断方案。此外，用于两个常见AHI诊断阈值点(AHI＝1e/h和AHI＝5e/h)的二元分类任务也可以评价本本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种如说明书所述的阻塞性睡眠呼吸暂停症的诊断系统和方法，其特征在于，及其任意实施方式及配置。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.08.20 US 62/207,7801.一种如说明书所述的阻塞性睡眠呼吸暂停症的诊断系统和方法，其特征在于，及其任意实施方式及配...
【专利技术属性】
技术研发人员：大卫·格扎尔，蕾拉·格扎尔，
申请(专利权)人：塞雷尼姆有限公司，
类型：发明
国别省市：美国,US
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