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96SEO 2026-02-23 13:28 7
今天分享一篇做深度学习模型的文章这是一篇软硬结合的研究排除转换实体产品我们做生信基础研究的可以学习模仿这个算法适用且不局限于临床资料转录组数据GWAS数据。
Medicine影响因子15.2JCR分区Q1中科院分区医学1区
呼吸暂停和呼吸不足是常见的睡眠障碍其特征是气道阻塞。
多导睡眠图
(AHI)即一个人每小时睡眠中呼吸暂停或某些类型的呼吸不足的次数并诊断睡眠障碍的严重程度。
及早发现和治疗呼吸暂停可以显著降低发病率和死亡率。
然而长期
监测是不可行的因为它对患者来说既昂贵又不舒服。
为了解决这些问题我们提出了一种名为
AHI并检测整个晚上何时发生呼吸暂停、呼吸不足和清醒期。
因此该方法可以帮助医生诊断呼吸暂停的严重程度。
患者可以佩戴单个传感器或多个传感器组合这些传感器可以在家中轻松测量腹部运动、胸部运动或脉搏血氧仪。
例如DRIVEN
的患者要么正确分类要么被置于与真实类别相差一个类别的位置。
这是模型性能和患者舒适度之间的合理权衡。
我们使用来自三项大型睡眠研究的公开数据总共有
由深度卷积神经网络和用于分类的光梯度提升机组合而成。
它可以用于在无人监督的长期家庭监测系统中自动估计
从原始信号输入中提取特征输出。
c提取的特征被连接起来并输入到经过训练的
精确召回曲线。
请注意胸部和腹部传感器的重叠曲线。
c使用两个输入通道腹部运动和
的阈值相关性能指标。
测试数据集中显示了所有患者的性能结果。
准确度、精确度、召回率和
事件的概率。
窗口根据其分类着色取决于它们是高于还是低于确定的阈值
0.79。
黑色十字代表被归类为清醒的片段绿色三角形代表被归类为非
分钟间隔。
补充图11包括按呼吸暂停和不同低通气类型划分的真实标签。
主要是用了CNN深度卷积神经网络捕捉信号特征用LightGBM分类器进行检测和事件分类。
数据集的主要变量有腹部运动信号、胸部运动信号、血氧饱和度SpO2。
深度学习模型预测指标就常见的准确率Accuracy、敏感性Sensitivity、特异性Specificity、F1评分、受试者工作特性曲线下面积AUC-ROC。
这套流程同样适用于临床资料或者我们的转录组数据变量从传感数据换成了量表队列或基因表达数据而已
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