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目的通过单通道呼吸气流数据，提出一种新的自动诊断睡眠呼吸暂停低通气综合征的方法。方法该方法基于相对熵引入局部极差进行调整，以识别发生呼吸障碍的异常事件。利用75例患者一整晚呼吸气流数据作为训练样本，通过阈值分析，确定区分呼吸暂停事件和低通气事件分别对应的调整后相对熵的临界值。结果用37例患者的数据作为测试样本，验证了基于相对熵方法可以自动诊断病情，而且仅需要20min左右。结论基于相对熵方法明显缩短了计算时间，对于睡眠疾病的临床诊断有一定的意义。