【摘 要】
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阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（obstructive sleep apnea hypopnea syndrome,OSAHS）是一种常见的睡眠呼吸障碍,目前医疗界主要基于多导睡眠图（Polysomnography,PSG）进行诊断与分析。打鼾是OSAHS最为显著的临床特征,鼾声分析具有操作简单,非侵入性等特点,近年来被广泛用于辅助诊断OSAHS的研究。本文通过分析睡眠录音信号,分离出鼾声与非鼾声
【基金项目】
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国家自然科学基金项目《基于声学分析的鼾声识别与分类的关键问题研究》（项目编号:11974121）；
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阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（obstructive sleep apnea hypopnea syndrome,OSAHS）是一种常见的睡眠呼吸障碍,目前医疗界主要基于多导睡眠图（Polysomnography,PSG）进行诊断与分析。打鼾是OSAHS最为显著的临床特征,鼾声分析具有操作简单,非侵入性等特点,近年来被广泛用于辅助诊断OSAHS的研究。本文通过分析睡眠录音信号,分离出鼾声与非鼾声片段,利用声学特征分析OSAHS患者与简单打鼾者,并对病态鼾声与普通鼾声分类,估计呼吸暂停低通气指数（sleeprelated apnea-hypopnea index,AHI）。针对鼾声片段的自动识别,论文提出了一种基于声学特征与XGBoost模型结合的识别算法。通过自适应阈值法检测出有声段后,提取了Bark子带特征,梅尔倒谱系数、线性预测编码、基频、800Hz功率比、波峰因子、最大功率比等特征,应用了Fisher Ratio法进行特征选择,减少运算复杂度。结果显示经过特征选择后的特征集分类准确率为87.22%-94.34%,Bark子带特征与梅尔倒谱系数对于分类的贡献最大,表明Bark子带特征对于鼾声识别具有良好的效果,所提出的算法处理整晚6小时录音数据大约用时348s,具有良好的运算效率与性能。由于OSAHS患者与简单打鼾者的鼾声差异,提取受试者鼾声的梅尔倒谱系数、感知线性预测系数、Bark子带特征、谱熵、共振峰、800Hz功率比等特征,使用高斯混合模型对受试者的鼾声特征分布进行建模实现OSAHS患者筛查,应用Fisher Ratio进行特征选择,比较了不同维度下模型的表现。实验表明使用Top100维度的特征对于受试者的整体准确率达到了90.00%,其中谱熵与gammatone倒谱系数（第9维度）特征贡献最大,预测时间分别为0.134±0.005s,该方法具有良好的运算效率与性能。在上述研究的基础上将受试者的鼾声分为呼吸紊乱事件相关鼾声与普通鼾声,建立了三种模型进行分类:1.基于声学特征与XGBoost;2.基于梅尔图谱与卷积神经网络;3.基于梅尔图谱与残差神经网络,然后进行模型融合。结果显示模型融合获得了83.44%的准确率,并对受试者的AHI进行估计,皮尔逊相关系数为0.913,一致性相关系数为0.9076。本文通过Fisher Ratio特征降维方法与声学特征探讨了高效的鼾声检测算法;利用高斯混合模型进行OSAHS患者筛查,获得了良好的效果与计算效率;并进一步将XGBoost、卷积神经网络、残差神经网络三种模型融合对普通鼾声与病态鼾声进行分类,估计AHI指数,为使用鼾声辅助诊断OSAHS以及AHI预测提供了依据。
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