通过血氧信号分析自适应检测和表征阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征 (OSAHS) 严重程度的算法
数据结构与算法
2013-08-29 v1
摘要
本文提出了自适应阈值 OSAHS 事件检测和严重程度表征任务的抽象定义和规范说明。具体而言，针对原始血氧信号预处理、相关时间序列中“下降”和“上升”帧的计算、通过 SpO2 饱和度水平跟踪检测有效的呼吸暂停/低通气事件，以及计算用于 OSAHS 严重程度表征的相应事件率等算法，设计了底层伪代码。所设计的算法可用作机器学习应用中的第一个模块，其中这些数据可用作输入或编码为更高级的统计量（特征）以供模式分类器使用，应用于 OSAHS 及相关病理的计算机辅助或全自动诊断背景中。
引用
@article{arxiv.1308.6203,
title = {Adaptive detection and severity level characterization algorithm for Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome (OSAHS) via oximetry signal analysis},
author = {Harris V. Georgiou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1308.6203},
year = {2013}
}
备注
13 pages