【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）是一种高度流行的慢性睡眠呼吸紊乱疾病。其具有高患病率和多并发症等特征,会直接影响患者的生活质量和寿命,因此对OSAHS的准确诊断尤为重要。目前,多导睡眠图（polysomnography,PSG）是临床中诊断OSAHS的金标准,但由于其昂贵耗时、专业性强、且存在首夜效应等
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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）是一种高度流行的慢性睡眠呼吸紊乱疾病。其具有高患病率和多并发症等特征,会直接影响患者的生活质量和寿命,因此对OSAHS的准确诊断尤为重要。目前,多导睡眠图（polysomnography,PSG）是临床中诊断OSAHS的金标准,但由于其昂贵耗时、专业性强、且存在首夜效应等原因导致难以普及到基层医院。在临床中,医生也常采用主客观问卷类评估量表方法进行OSAHS初筛,但此类方法诊断的敏感度和特异度都不够高,参考价值有限。针对上述问题,本文提出了基于脉搏夜间血氧饱和度（oxygen saturation,Sp O2）监测的OSAHS诊断方法,旨在提高诊断的敏感性和特异性,从而缓解当下PSG资源紧张和睡眠医师工作量大的压力。本文基于MATLAB软件设计开发了针对OSAHS研究的数据处理工具,旨在满足睡眠医师在科研时对OSAHS患者的数据进行处理和分析需求,同时也是本研究中提取Sp O2指标的工具。本文提取了13个可能与OSAHS的诊断指标——呼吸暂停低通气指数（Apnea Hypopnea Index,AHI）相关的Sp O2指标,并与AHI做相关性分析。最终筛选了11个Sp O2指标,加入患者的性别、年龄和身体质量共14个指标作为OSAHS严重程度的全部特征。基于以上特征,本文采用多元线性回归模型来预测AHI。实验结果表明,此方法预测结果与PSG监测AHI值的拟合优度r~2=0.848（p＜0.01）。中度OSAHS和重度OSAHS诊断的敏感度和特异度分别为74.48%和87.34%、94.18%和89.49%。本文又采用了具有非线性拟合能力的反向传播神经网络模型进行实验。结果表明,基于反向传播神经网络的AHI预测方法获得了高预测性能,其模型拟合优度r~2=0.889（p＜0.01）,诊断结果相对于多元线性回归模型有一定的提高。最后,本文又尝试了采用反向传播神经网络模型直接进行OSAHS严重程度分类的实验。预测结果所有组别的特异度和阴性预测率均在90%左右。其中非OSAHS组诊断敏感度为88.46%,重度OSAHS组诊断敏感度为94.74%。本研究为OSAHS的诊断提供了一种新的、可靠的筛选工具,对临床OSAHS的预测和分类有重要意义。
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