【摘 要】
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目的以头颈部影像及临床资料为基础,利用机器学习算法建立一个针对中重度OSA的诊断模型并评价应用价值。方法对2018年至2020年间因打鼾就诊于北京大学人民医院睡眠中心的845名成人进行临床数据及头面部影像采集,并进行多导睡眠监测（PSG）以确立中重度阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的诊断,建立一个以头面部影像和临床数据为特征、中重度OSA诊断为标签的数据集,尝试利用卷积神经网络（CNN）等模型结构建立
【出 处】
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中国睡眠研究会第十四届全国学术年会论文汇编
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目的以头颈部影像及临床资料为基础,利用机器学习算法建立一个针对中重度OSA的诊断模型并评价应用价值。方法对2018年至2020年间因打鼾就诊于北京大学人民医院睡眠中心的845名成人进行临床数据及头面部影像采集,并进行多导睡眠监测（PSG）以确立中重度阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的诊断,建立一个以头面部影像和临床数据为特征、中重度OSA诊断为标签的数据集,尝试利用卷积神经网络（CNN）等模型结构建立中重度OSA诊断模型并测试其效能。结果入组患者年龄为48.93±13.4岁,其中男性73.49%,BMI为27.85±4.36kg/㎡,PSG-AHI为34.24±23.92次/h,中重度OSA占73.49%。利用多层感知机（MLP）等对仅以临床资料为输入进行建模,其敏感度为0.80-0.95,特异度为0.20-0.41,AUC为0.59-0.64;利用CNN对仅以头面部影像为输入进行建模,其敏感度为0.75,特异度为0.51,AUC为0.63;利用CNN及MLP对头面部影像及临床资料作为联合输入进行建模,其敏感度为0.82,特异度为0.40,AUC为0.69。结论本次研究中利用以CNN为核心建立的头颈部图像处理模型对中重度OSA具有一定的诊断意义;利用机器学习方法建立的联合诊断模型对中重度OSA的诊断效能优于仅依靠临床问卷的诊断效能,但尚需进行后续调整和优化。
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