【摘 要】
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阻塞性睡眠呼吸暂停综合症（OSAHS）在病理结构上主要表现为上气道塌陷或阻塞,常伴有打鼾、呼吸暂停等现象,重度患者甚至可能出现夜间通气不足和心脑血管疾病引发猝死的情况。目前,医方诊断标准多导睡眠图（PSG）以及多数筛查工具如睡眠枕头、呼吸机等存在的缺陷有两方面:一方面操作复杂、成本高昂,无法多场景下广泛使用;另一方面“接触式”监测,严重干扰用户睡眠且影响OSAHS诊断的准确度。因此,本文对OSAH
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阻塞性睡眠呼吸暂停综合症（OSAHS）在病理结构上主要表现为上气道塌陷或阻塞,常伴有打鼾、呼吸暂停等现象,重度患者甚至可能出现夜间通气不足和心脑血管疾病引发猝死的情况。目前,医方诊断标准多导睡眠图（PSG）以及多数筛查工具如睡眠枕头、呼吸机等存在的缺陷有两方面:一方面操作复杂、成本高昂,无法多场景下广泛使用;另一方面“接触式”监测,严重干扰用户睡眠且影响OSAHS诊断的准确度。因此,本文对OSAHS相关预测技术和方法进行了研究,提出了基于物联网的多模态数据融合的OSAHS预测系统方案,设计并实现了鼾声检测系统、OSAHS预测模型和系统应用平台,本文主要内容及创新点包括:（1）针对鼾声检测系统,利用基于多窗谱减法和短时改进子带谱熵法结合的算法进行鼾声检测并修正,提出了疑似呼吸暂停指数（SAHI）作为鼾声的OSAHS特征表达,设计了基于树莓派的鼾声数据采集及检测系统,实验表明信噪比提升12.39d B,重度患者检测出的SAHI值与金标准PSG的呼吸紊乱指数（AHI）值对比下精度达84.6%。（2）针对OSAHS预测模型,结合SAHI值、鼾声信息和年龄、身体质量指数（BMI）、性别等OSAHS高度相关性危险因素提出了基于多模态数据融合的OSAHS预测模型并采用BP神经网络工具尝试搭建,结果显示该预测模型效果远优于基于单一模态,综合灵敏度和特异度分别达82.6%和77.1%。（3）针对系统应用平台,提出了通过树莓派、云服务和微信小程序来实现基于物联网的检测应用一体化方案,对鼾声检测模块、模型部署、数据库及小程序端等模块分别进行设计与实现,经系统综合评估达到预期效果,验证了系统的可行性、可靠性。经过测试验证,本文方案具有非接触式、操作便捷且能够广泛应用于多场景下的特点,可有效辅助OSAHS诊断,为OSAHS预测研究提供了一定的参考价值。
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