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user: 4. 基于深度学习的睡眠呼吸自动判定 在深度学习得以实际应用之前，睡眠呼吸暂停的检测领域，如家庭检测阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA) [ 44 ] 的分析设备，基于呼吸和氧测量信号 [ 44 ] 的分类方法，便携式监测分类系统 [ 45 ] 等检测和治疗方法均已有一定的研究。随着深度学习技术理论的极大发展 [ 46 ] [ 47 ]，近年的研究成果显示，使用深度神经网络比传统的机器学习在很多领域有显著的精度改进。而且随着计算机计算能力的加强以及GPU技术的出现，越来越多的深度学习项目取得了令人欣喜的成果 [ 48 ] [ 49 ]。在生物医学领域如睡眠分期 [ 50 ] [ 51 ]、微觉醒 [ 52 ] [ 53 ] [ 54 ]、睡眠呼吸暂停等方面，各种不同的深度神经网络也都取得了较高的分类准确率。由于睡眠数据具有非平稳、非线性的特点，传统的机器学习方法需要研究人员花费大量的精力去进行特征提取，而神经网络能够很好地解决此类问题，因而越来越多的研究者将神经网络技术应用于睡眠呼吸暂停的自动判定任务中。本节中根据研究人员所使用的网络结构不同分别介绍了基于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和混合神经网络在呼吸暂停识别领域的研究成果。 4.1. 基于卷积神经网络的判定 卷积神经网络(CNN)是目前最常用的一种深度神经网络模型之一。通常由四种不同类型的层组成:输入层、卷积层、池化层、分类层(通常是带有softmax函数的全连接层)。还有批量标准化(BN)和dropout层也可以添加到卷积神经网络中。通常情况下，CNN是用来对图像进行分类的，但近年来有研究 [ 55 ] [ 56 ] [ 57 ] [ 58 ] [ 59 ] 采用一维CNN (CNN1D)网络进行信号分类也取得了很好的效果。Haidar等 [ 59 ] 使用三个数据通道一维信号，创建了具有三个通道输入的一维卷积神经网络。还有研究 [ 60 ] [ 61 ] 将一维信号转换为二维输入特征图，直接利用二维CNN (CNN2D)网络来进行训练。 Urtnasan [ 57 ] 等使用CNN1D (训练集有63名受试者，测试集有19名受试者)分析了单导联心电图(ECG)的信号。该信号被分割成10 s的数据片段，每个数据片段有2000个采样点，并且每个片段对应了相应的呼吸事件。网络由不同大小的卷积和池化层组成，然后经过dropout。文中研究了7个CNN模型，它们的层数从3层到9层不等。以分类准确率作为参考标准，实验发现六层CNN获得了最高的准确率(96%)。Urtnasan等 [ 56 ] 也使用CNN1D进行多个种类分类(正常、呼吸暂停和低通气)。该网络的输入为10 s长的ECG信号数据，包含2000个样本点。网络结构包括批处理标准化(BN)、一维卷积(conv1D)、最大池(Maxpool)、dropout和全连接层。六层CNN的准确率达到90.8%。显示出卷积神经网络在ECG信号上的优良性能。 Haidar等 [ 59 ] 探究了基于鼻气流分析的二元分类(呼吸暂停或正常)。该网络由3个卷积层组成，每个卷积层有30个过滤器，每个过滤器的内核大小为5 * 1，步长为5，每个步长后面是一个最大池化层，最大池化层为核大小为2，在网络最后有一个输出为2的全连接层。每个类有两个输出节点(正常或呼吸暂停)。该模型的平均准确率达到75%。此后，Haider等还测试了三个输入信号的CNN1D，信号包括口鼻气流、腹部和胸部运动信号，通过数据组合，分别测试了单通道，双通道和三通道的数据作为输入时的模型结果。结果显示，三信号通道模型的性能优于单信号通道和双信号通道模型，平均精度为83.5%。 用连续小波变换(CWT)和解析小波变换计算出的鼻气流信号的频谱图作为输入，McCloskey等 [ 61 ] 利用CNN2D搭建了自动判定呼吸事件的模型。该模型结构如图3所示。该网络有两个卷积层，激活函数选择ReLU函数，最大池化步长为2，模型的最后一层为全连接层，分类函数使用softmax。其中三个输出节点代表三个类(正常、呼吸暂停和低通气)。该模型的平均准确率达到79.8%。Chen等 [ 60 ] 使用CNN2D来进行研究，在实验中采取交叉验证。该实验有三个输入信号(血氧饱和度、口鼻气流、胸腔和腹部运动)，并附带有一秒注释。该网络由两个卷积层、两个池化层和一个连接到三个节点的输出层的全连接层组成。多类分类的总体准确率为79.61%。 王佳珺 [ 62 ] 利用卷积神经网络对不同呼吸暂停情况下的鼾声进行了分类，其识别准确率达到了89%。贺冲 [ 63 ] 通过对鼾声数据进行转换得到梅尔频谱图作为二维卷积神经网络的输入，得到的最好结果的准确率为89.1%。 图3. 卷积神经网络 4.2. 基于循环神经网络的判定 RNN是具有循环连接的神经网络，其中隐藏节点输出 h t 的中间值根据前一个单位 h t − 1 和当前输入 x t 进行更新 [ 64 ]。基本上在论文中使用最多的是RNN的两种变体—长短时记忆(LSTM)和门控递归单元(GRU)。图4中展示了LSTM和GRU的结构以及内部流程图。 图4. LSTM和GRU结构 Steenkiste等 [ 65 ] 分析了利用胸部生物阻抗(bioZ)作为呼吸替代物的潜力。提出了一种基于双向长短时记忆(LSTM)深度学习算法的便携式事件检测装置。该装置使用设备的同步录音和传统的多导睡眠描记术对25例患者进行了基准测试。结果表明，仅使用bioZ，可获得46.9%的精确，与多导睡眠描记呼吸通道自动评分相当，其敏感性为58.4%、特异性76.2%、准确率72.8%。 Kang等 [ 66 ] 提出了一种基于长短时记忆(LSTM)的多类睡眠呼吸暂停/低通气事件分类的新方法，该方法使用光容积描记法(PPG)信号。三层LSTM模型采用批处理-归一化和dropout对正常、呼吸暂停、低通气等多类事件进行分类。通过对82例睡眠呼吸暂停患者7小时的夜间PSG描记术测量PPG信号，并将其用于模拟训练和评估。对63例患者的训练集和13例患者的测试集评价了该方法的性能。结果表明，LSTM模型对正常患者的阳性预测值为94.16%，对呼吸暂停患者的阳性预测值为81.38%，对低通气患者的阳性预测值为97.92%；对正常的敏感性为86.03%，对呼吸暂停的敏感性为91.24%，对低通气事件的敏感性为99.38%。 Cheng等 [ 67 ] 采用四层LSTM检测OSA，20名受试者用于训练，10名受试者用于测试，并使用RR-ECG信号。该网络由一个递归层和一个数据归一层组成，重复四次，然后是一个softmax层，平均准确率为97.80%。 Urtnasan等 [ 68 ] 采用归一化心电信号作为输入(74例用于训练，18例用于测试)，分别测试了6层LSTM和GRU的效果。LSTM和GRU的准确率分别为98.0%和99.0%。 4.3. 基于混合模型的判定 虽然卷积神经网络和循环神经网络都具有很强的功能，并且在呼吸事件判定的领域取得了不错的结果，文献显示，混合神经网络继承了两者的优点，可能效果更好。 Biswal [ 69 ] 等使用气流、SaO 2 、胸腹部、传送带信号来评估联合使用的深度循环和卷积神经网络(RCNN)的性能。采用90%数据用于训练，10%数据用于测试的方法。使用波形表示和频谱图作为神经网络的输入，并结合CNN和RNN (RCNN)。使用频谱图作为输入的RCNN获得最高准确率为88.2%。 Banluesombatkul [ 70 ] 等提出了一种不同的模型结构，通过结合CNN1D，LSTM来检测睡眠呼吸暂停，输入数据是15秒从整晚睡眠数据中截取的数据片段，使用10倍交叉验证方法。其中每个卷积层之后是一个批处理的归一化层，ReLU作为激活函数。然后将LSTM (分别为128、128和64个单元)和周期性的dropout (0.4)进行叠加以提取时间信息。在网络的末端，一个具有全连通的层由大小为128、64、32、16、8和4个隐藏节点的层组成，然后用一个SoftMax函数进行分类。在针对睡眠呼吸暂停患者的严重程度分类中达到79.45%的敏感性、特异性和准确率。 Pourbabaee [ 71 ] 等运用DCRNN混合模型通过12通道PSG数据实现了多任务的睡眠相关任务的分类，包括睡眠呼吸判断、睡眠分期和微觉醒判定。在睡眠呼吸暂停综合征判断的任务中，平均AUPRC达到0.783，AUROC达到0.965。并且在模型中针对睡眠呼吸暂停/低通气综合征的严重程度给出判定。相比于其他研究，该文献主要针对微觉醒的一个竞赛写的，但是其主要优势在于采用了混合通道的混合模型针对混合任务进行了一系列的研究，其模型结构如图5所示。在该模型中，输出维度为4，经过不同的排列组合后可以对微觉醒/正常、睡眠分期、睡眠呼吸暂停等进行多任务分析。 除了使用生理数据之外，基于深度学习的相关问题研究还包括用人脸识别和数据增强的方法。Jayatilaka [ 72 ] 等提出了一种新的基于视频处理的睡眠呼吸暂停检测算法。该解决方案系非接触式，精确度高、重量轻，足以在单板计算机上运行。 Nikolaidis [ 73 ] 等设计了一个递归生成对抗网络，以生成真实的合成数据并扩充原始数据集。基于严重不平衡的数据集生成平衡数据集，这些解决方案被应用于睡眠呼吸暂停检测，并对K-近邻、随机森林、多层感知器和支持向量机四种著名技术的性能进行了评估。结果表明，针对不同的分类器数据增强后都能取得较好的效果，卡帕统计量增加在0.0072到0.00182之间。表明深度学习在处理生物医学领域数据不均衡问题的可行性。 4.4. 不同深度学习模型的表现 总的来说，基于深度学习的睡眠呼吸暂停的研究方法更是多种多样，并且取得了较好的效果。表3显示了部分深度学习相关研究的模型及其表现。 图5. SleepNet网络结构图 Table 3 Staging model representation based on deep learnin 文章 数据集 模型方法 ACC(%) Sen(%) Spe(%) [ 57 ] 86位自建数据集(ECG) CNN1D 90.8 87 87 [ 55 ] 自建数据集 CNN1D 98.9 97.8 99.2 [ 58 ] 179份自建数据集(鼻压力) CNN1D 96.6 81.1 98.5 [ 61 ] 157份自建数据集 CNN2D 79.8 79.7 − [ 60 ] UCD数据库(SaO 2 +口鼻气流+胸腹腔运动) CNN2D 79.6 − − [ 67 ] 自建数据集(ECG) LSTM 97 − − [ 68 ] 92名自建数据集(ECG) LSTM 98.5 98 98 [ 68 ] 92名自建数据集(ECG) GRU 99 99 99 [ 70 ] MrOS睡眠数据库 CNN1D+LSTM 79.5 77.6 80.1 [ 69 ] 10000份自建数据(多通道PSG数据) RCNN 88.2 − − [ 71 ] Physionet2018竞赛数据库(多通道PSG数据) DCRNN 78.3 − − 表3. 基于深度学习的模型的表现 由于深度学习模型的优良特性，在基于深度神经网络的睡眠呼吸暂停判定的研究中，针对数据的处理很少，基本上可以实现端到端的事件判定，相较于传统的基于统计规则的方法来说比较方便，也具备更广阔的使用前景。在使用二维卷积时，一般是提取相关生理信号的频谱作为模型的输入。但是，从不同文献的对比可以发现，基于深度学习的文献大多是使用自建数据集，后续的研究人员很难复现其工作。并且多数文章并没有对其代码进行开源。大数据集上得到的结果反而不如小数据集所得到的结果。这表明在小数据集中数据标注可能更准确，不同类型呼吸事件之间的差别比较明显。但是越大的数据集越贴合实际，具有更高的研究价值。