PPGおよびSPO 2シグナルを使用した睡眠時無呼吸と低体力の検出と分類

この作業では、光術（PPG）および末梢酸素飽和度（SPO 2）シグナルを使用した睡眠時無呼吸および低斑性の検出および分類方法が提案されています。検出器は、PPG（DAP）の振幅変動の減少を検出するものと、酸素脱飽和を検出する2つの部分で構成されています。睡眠障害の呼吸イベント（SDBE）をさらに区別するために、PPGシグナルからパルス速度の変動性（PRV）を抽出し、その後、無呼吸および脂肪症の間の交感神経蒸気の覚醒を強化する特徴を抽出するために使用しました。中央と閉塞性のイベント、無呼吸、および低プネアを区別するために分類が行われました。アルゴリズムは、UZ Leuven病院で記録された96の一晩信号でテストされ、臨床専門家が注釈を付け、併存疾患のない患者から注釈を付けました。1分間のセグメントで、無呼吸と低陽性の検出の精度は75.1％に達しました。検出されたイベントの分類では、中央を閉塞性無呼吸から分離する際の92.6％の精度、中央の無呼吸および中央低プネアの場合は83.7％、閉塞性無呼吸および閉塞性低プネアで82.7％が示されました。実装コストが低いことは、外来シナリオで、スクリーニングデバイスとして使用される提案方法の可能性を示しました。

In this work, a detection and classification method for sleep apnea and hypopnea, using photopletysmography (PPG) and peripheral oxygen saturation (SpO 2) signals, is proposed. The detector consists of two parts: one that detects reductions in amplitude fluctuation of PPG (DAP)and one that detects oxygen desaturations. To further differentiate among sleep disordered breathing events (SDBE), the pulse rate variability (PRV) was extracted from the PPG signal, and then used to extract features that enhance the sympatho-vagal arousals during apneas and hypopneas. A classification was performed to discriminate between central and obstructive events, apneas and hypopneas. The algorithms were tested on 96 overnight signals recorded at the UZ Leuven hospital, annotated by clinical experts, and from patients without any kind of co-morbidity. An accuracy of 75.1% for the detection of apneas and hypopneas, in one-minute segments,was reached. The classification of the detected events showed 92.6% accuracy in separating central from obstructive apnea, 83.7% for central apnea and central hypopnea and 82.7% for obstructive apnea and obstructive hypopnea. The low implementation cost showed a potential for the proposed method of being used as screening device, in ambulatory scenarios.