呼吸周期的非侵入式自动隔离
医学物理
2022-03-04 v1
摘要
本文介绍了一种新颖算法，旨在从胸部呼吸感应体积描记信号中隔离单个呼吸周期。该算法利用信号处理与统计方法定位呼吸，并支持在单次呼吸层级上分析睡眠数据。算法在7.3小时手工标注数据（共计8782次个体呼吸）上进行评估，估计可正确隔离94%的呼吸周期，而假阳性仅占检测总数的5%。算法特别在含有大量睡眠呼吸紊乱事件的数据上进行了评估。我们发现，在存在睡眠呼吸紊乱的情况下检测呼吸时，算法准确性未受影响。算法还在大量受试者上进行了评估，我们发现其准确性在受试者间保持一致。该算法最终通过开源Python库公开发布。
引用
@article{arxiv.2203.01828,
title = {Automatic Non-Invasive Isolation of Respiratory Cycles},
author = {Benedikt Holm and MarÍa ÓskarsdÓttir and Erna S. ArnardÓttir and Marta Serwatko and Jacky Mallett and Michal Borsky},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.01828},
year = {2022}
}