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user: 3. 基于统计规则的睡眠呼吸暂停自动判定的研究 人在睡眠中有很多生理信号，其中包含了能够用来判定睡眠呼吸暂停的生理特征。为了开发出一个简单的自动判定睡眠呼吸暂停的模型，近几十年来，人们提出了各种不同的方法来自动区分睡眠呼吸暂停和正常呼吸事件。并且尽可能减少检测睡眠呼吸暂停所需的生物信号数量。这些研究大多是基于心电图(ECG)信号 [ 12 ] [ 13 ]、SaO 2 [ 14 ] [ 15 ]、呼吸 [ 16 ] 和打鼾 [ 17 ] [ 18 ] 信号。在多数的研究中侧重于从生理信号中提取时域、频域和非线性特征等作为特征，并通过特征选择来减少特征空间的维数。通常情况下，这些研究都是基于传统的机器学习，使用的方法包括多层感知机(Multi-layer Perceptron， MLP) [ 14 ]、支持向量机(Support Vector Machine， SVM) [ 17 ]、人工神经网络(Artificial Neural Network， ANN) [ 19 ]、模糊逻辑 [ 20 ]、线性判别分析(linear discriminant analysis， LDA) [ 21 ]、AdaBoost [ 22 ] 等分类器。由于文献中大多使用的生理信号为心电图(ECG)。所以，本文对基于统计规则的研究按照ECG信号和其它相关生理信号分为两个部分介绍。 3.1. 基于ECG信号的自动判定 Moody [ 23 ] 等通过研究提出了一种数据处理方法，它能够从普通的心电图中提取心电衍生呼吸信号(EDR)，从而能够依据ECG来判定睡眠呼吸暂停。为通过ECG信号判定睡眠呼吸暂停提供了一个新的思路。Khandoker [ 24 ] 等利用小波分解从心率变异性(HRV)和心电图衍生呼吸(EDR)中提取出相应的特征作为SVM的输入以进行睡眠呼吸暂停综合征的判定，并且取得了比较不错的效果，但该研究只是针对患者进行分类，没有针对具体的呼吸事件进行判定。Chen [ 25 ] 利用同样的SVM方法对患者进行分类，但他选择了一种新的中值滤波方法进行数据预处理，这种方法能够有效的减少个体效应和随机噪声，最终在针对患者的严重程度上取得的结果为：准确率92.87%，特异性98.99%，敏感性97.41%。 相较于直接针对患者的分类，更多的研究是针对数据片段进行分类。Bsoul [ 26 ] 等使用了支持向量机(SVM)对从1分钟长度的数据片段中经小波变换和傅里叶变换所得到的相关特征进行呼吸事件的判定。通过对不同核函数的SVM的对比得出使用RBF核时能够取得的最佳结果为：准确率89%，特异性85%，敏感性96%。Yildiza [ 13 ] 等使用离散小波变换和快速傅里叶变换(FFT)从HRV和EDR得到实验所需要的4~8个相关特征，再经由线性核的SVM进行分类可以达到86.7%的准确率，80%的特异性及90%的敏感性，该文还对30人进行测试验证，结果显示能将所有被试正确分类为呼吸暂停患者和正常人。Maier [ 27 ] 等在自建数据集上通过递归分析达到了77.5%的准确率、敏感性和特异性。Varon [ 28 ] 等使用RBF核的SVM作为分类器在每分钟事件上实现了85%的准确率，同时提出了两个新特征：第一个是QRS的主要成分分析，它描述了在呼吸暂停期间由于交感神经活动增加而引起的形态变化；第二个特征是使用正交子空间投影提取的呼吸和心率信息。 虽然不少文献均使用支持向量机作为分类器，但是其他的机器学习模型在睡眠呼吸暂停判定方面也有较好的效果。Khandoker [ 19 ] 等利用前馈神经网络对5 s的事件片段进行分类，在测试集上对正常和睡眠呼吸事件的分类准确率高达98%，此外还对低通气和呼吸暂停进行了区分，准确率达到96%。其整个实验的流程如图2所示。在正常呼吸事件和呼吸暂停事件判定中所采用的特征包括均值、香农熵 [ 29 ]、方差、偏度等总计45个特征。而在针对呼吸暂停和低通气的分类中选择了小波近似值、方差、香农熵值作为特征输入到模型中。从流程图中我们可以看到与其他文献不同之处在于，该文献作者选取了不同的特征针对呼吸暂停和低通气进行分类。虽然低通气和呼吸暂停对健康的危害是类似的，但细致的区分有利于医生能够更清楚地掌握患者的情况。 Mendez [ 30 ] 等利用K近邻(KNN)和神经网络(NN)两种分类器来对正常呼吸事件和呼吸暂停事件进行分类，其中KNN算法的准确率为88%、灵敏性为85%、特异性为90%，NN的准确率为88%、灵敏性为89%、特异性为86%。Nguyen [ 31 ] 等通过心率变异数据的递归量化分析(Recurrence Quantification Analysis， RQA统计量来测量心率复杂性进而提取出相关特征输入到NN和SVM中来进行呼吸暂停和正常呼吸的分类，经过训练最终结果分别为：NN的准确率83.23%，特异性79.09%、敏感性85.57%；SVM的准确率84.14%、特异性65.88%、灵敏性93.72%。Kesper [ 32 ] 等搭建了一个自动分析模块的基本框架，仅基于单通道心电图即可获得睡眠呼吸障碍和睡眠相关疾病的诊断信息。在睡眠呼吸暂停的判定中准确率达到80.5%，在对睡眠分期的分类中准确率只有57.7%。虽然两者的准确率都达不到临床要求，但是文中使用单通道的ECG信号进行多种类型的睡眠相关疾病的判定的思想值得借鉴。 图2. 任务流程图 Hassan [ 33 ] 等首次将极限学习机(Extreme Learning Machine， ELM应用于睡眠呼吸暂停自动检测中，他们提出了一种基于经验模式分解(Empirical mode Decomposition， EMD)特征和ELM的OSA自动检测算法。其准确率也达到了83.77%。并在后续文献中Hassan还对比了包括随机森林、AdaBoost、Bagging等融合模型，发现Bagging能够取得最好的结果，准确率达到85.97% [ 34 ]。Babaeizadeh [ 35 ] 等人用二次分类器在仅使用两个特征的情况下取得了84.7%的准确率。 3.2. 基于呼吸、SaO 2 等生理数据的分类 上述介绍的是使用ECG数据的睡眠呼吸暂停分类，同时，睡眠呼吸暂停与其他生理信号也具有较强的相关性。有不少研究是基于血氧饱和度、呼吸信号等相关生理信号来进行睡眠呼吸暂停判定的。 Marcosa [ 36 ] 等人利用血氧饱和度信号的频谱和非线性特征作为输入，对比了LDA、KNN和LR的分类效果，最终发现LDA分类器具有最佳的诊断能力，准确率为87.6%、敏感性为91.05%、特异性为82.61%。Hornero [ 37 ] 等使用动脉血氧饱和度(SaO 2 )数据中提取出来的近似熵作为特征输入来对患者进行分类，用测试数据集对该方法进行了前瞻性评估，获得了82.09%的敏感性和86.96%的特异性。Álvarez [ 38 ] 等利用夜间血氧饱和度的非线性分析来进行睡眠呼吸暂停的诊断，其中集中趋势测量(CTM)的敏感性为90.1%、特异性为82.9%，Lempel-Ziv (LZ)复杂度的敏感性为86.5%、特异性为77.6%。 Haitham [ 22 ] 等充分利用了呼吸信号这一生理数据，通过从呼吸努力信号的相位和幅度中提取特征，并与HRV和氧饱和度信号的其它特征进行比较和结合，来评估呼吸努力信号的整体正常期和呼吸暂停期的分类，在针对每分钟的事件进行分类时准确率为82.4%、敏感性69.9%、特异性91.4%，在针对个人进行睡眠呼吸暂停综合征的分类时准确率达到95%。 Kaimakami [ 39 ] 等从鼻插管气流、胸廓气流、血氧饱和信号中提取出来三个非线性指标：最大喇布拉斯指数、非趋势波动分析和近似熵，在使用C4.5作为分类器时对正常受试者和呼吸暂停患者的区分正确率达84.9%，进一步对患者的严重程度区分时，准确率为74.2%。Xie [ 40 ] 等基于心电图和血氧饱和度生理信号，实现了单独检测和联合监测，并在分类实验中使用了十几种机器学习模型，分类器组合使用Adaboost和决策树。在基于25个患者的检测中达到82%左右的灵敏度、特异性和准确性。 葛晓丽 [ 41 ] 等通过对睡眠时期的SaO 2 和HRV进行实时分析，探究了其在睡眠呼吸暂停判定上的可行性。通过实验发现，患者发生呼吸暂停时，SaO 2 和心率会出现周期性变化趋势。但与心率相比，SaO 2 对呼吸暂停时长的变化更为敏感且规律。 除了针对成人研究外，儿童呼吸暂停研究也很重要。代长敏 [ 42 ] 等评估了脉搏传导时间(PTT)提取婴幼儿睡眠相关特征潜力和血压追踪能力，并讨论了现有PTT存在的一些局限性。Cohena [ 43 ] 在自建儿童数据集中提取了血氧数据的均值、最小值、平均绝对变化率等特征，使用线性分类器得到的准确率为66.7%、特异性67%、灵敏性58.1%。虽然最终的结果尚未达到临床要求，但该文献是为数不多针对儿童睡眠呼吸暂停自动判定的研究。 3.3. 不同机器学习模型的表现 总的来说，基于统计规则的睡眠呼吸暂停的自动判定需要经过数据处理、特征提取和分类器3个步骤。数据处理一般包括数据截取、中值滤波等。特征提取一般都是将ECG信号转换成心率变异率和心电衍生呼吸信号之后直接提取相关特征，或者用快速傅里叶变换、EMD和小波分析进行进一步的特征提取。分类器选择大多是基于传统的机器学习模型，SVM、KNN、NN、LR和随机森林、bagging、Adaboost等融合模型。表2列出具有代表性的基于统计规则的文献简介和表现。 Table 2 Performance of model based on statistical rule 文章 数据集 方法 Acc (%) Sen (%) Spe (%) [ 24 ] Apnea-ECG(ECG) SVM 70 80 50 [ 40 ] UCD数据库(ECG+SaO 2 ) 多种机器学习方法 77.74 69.82 80.29 [ 27 ] 38例自建医院数据集(ECG) 递归分析 76.70 66.80 73.80 [ 33 ] Apnea-ECG(ECG) ELM 83.77 − − [ 34 ] Apnea-ECG(ECG) Bagging 85.97 − − [ 28 ] Apnea-ECG(ECG) SVM 84.74 84.71 84.69 [ 36 ] 自建187人数据集(呼吸+SaO 2 ) QD、LDA、KNN、Logistic 87.61 91.05 82.61 [ 30 ] Apnea-ECG(ECG) KNN、NN 88 86 89 [ 43 ] 自建儿童数据集(儿童SaO 2 ) 线性分类器 66 67 58.1 表2. 基于统计规则的模型表现 支持向量机(SVM)是在该领域使用最为广泛的机器学习模型，相较于递归分析、LR、LDA等模型往往能取得更好的效果，但在相同的数据情况下，Mendez在文章中使用神经网络(NN)和KNN能取得更好的结果，表明所用到的特征比较具有借鉴意义。在使用多个生理数据作为判定依据时，模型的敏感性会更高。