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博碩士論文 etd-0718108-143429 詳細資訊
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論文名稱
Title
以呼吸氣流訊號之波峰值偵測睡眠呼吸阻塞
Detecting Apnea and Hypopnea Events by using Peaks of Flow Rate Signals
系所名稱
Department
畢業學年期
Year, semester
語文別
Language
學位類別
Degree
頁數
Number of pages
65
研究生
Author
指導教授
Advisor
召集委員
Convenor
口試委員
Advisory Committee
口試日期
Date of Exam
2008-07-04
繳交日期
Date of Submission
2008-07-18
關鍵字
Keywords
呼吸氣流訊號、睡眠呼吸阻塞
hypopnea, apnea, flow rate
統計
Statistics
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中文摘要
本研究利用呼吸氣流訊號與血氧飽和度偵測出睡眠呼吸阻塞的方法,每個呼吸事件我們都以波峰值為依據,求得七個特徵變數。以正常和不正常呼吸事件兩類別建立類神經呼吸事件分類器,使用類神經呼吸事件分類器進行整夜呼吸事件的偵測工作得到結果,再加入以血氧飽和度產生的兩個特徵變數,因此每個呼吸事件可求得九個特徵變數,再以類神經網路進行分類,可得到真事件命中率為81%,但是假事件誤判率為67%。然而有過多的正常呼吸事件,呼吸氣流的振幅相對的低,導致假事件誤判率過高。
未來要繼續進行的研究方向,應可納入胸腹呼吸動作或腦電圖進行分析。
Abstract
This study uses flow rate and blood oxygen saturation signals to detect apnea and hypopnea events. The detection process consist two phases, by using the peaks of flow rate signals to determine respiratory cycles, the first phase uses seven flow rate feature to distinguish normal and abnormal respiratory events. To reduce the false detection rate, by appending two additional blood oxygen saturation variables into the feature set, the second phase tries to filter out some falsely detected events made in the first phase. Experimental results show that the proposed approach achieves detection accuracy is 81%. The corresponding false detection rate is 67%. One reason for the high false detection rate is that many normal respiratory events has lower amplitude airflow pattern. To resolve such a difficulty, additional physiological signals may be required.
目次 Table of Contents
誌謝 i
摘要 ii
Abstract iii
目錄 iv
表目錄 vii
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 研究動機 2
1.3 論文架構 5
第二章 相關背景 6
2.1 阻塞型睡眠呼吸中止症 6
2.1.1阻塞型睡眠呼吸中止症之診斷 8
2.1.2 阻塞型睡眠呼吸中止症之治療 10
2.2 血氧飽和度的介紹 11
2.3 研究硬體設備介紹 14
第三章 分類器 15
3.1 類神經網路 15
3.1.1 MLP網路架構 18
3.1.2 MLP 網路在型態鑑別上的相關設定 20
3.2 委員會機器 21
3.3 Averaging Committee 22
第四章 偵測睡眠呼吸阻塞的方法 24
4.1 呼吸氣流訊號之前處理 24
4.2 建立類神經呼吸事件分類器 25
4.2.1 呼吸事件波峰值的選取 26
4.2.2 特徵變數的選取 31
4.3 進行整夜呼吸事件偵測工作 35
4.4 增加特徵變數 38
第五章 實驗方法與結果 42
5.1 前言 42
5.2 建立類神經呼吸事件分類器之實驗方法與結果 43
5.3 進行整夜呼吸事件偵測之實驗方法與結果 45
5.4 增加特徵變數之實驗方法與結果 47
第六章 結論 52
參考文獻 53
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