Sleep quality assessment in patients with respiratory disorders through deep learning techniques and big data analytics
Creators: name: Κετσερίδου, Σμαράντα-Ναυσικά Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Ανίχνευση επεισοδίων αποφρακτικής υπνικής άπνοιας
Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα
Ηλεκτροκαρδιογράφημα
Obstructive sleep apnea detection
Convolutional neural networks
Electrocardiogram

description: OSA syndrome could be indicated by questionnaires accounting for symptoms such as daytime sleepiness or physical examination (e.g. neck circumference). Nevertheless, polysomnography is the gold standard and is used for diagnosis. OSA severity assessment is based on apnea/hypopnea index, meaning the average OSA events per hour. For extracting this index, a sleep study must take place in a special facility and sleep experts have to annotate the obtained recording. This is an expensive and time-consuming procedure. Portable systems with less sensors and automated scoring could be exploited to overcome these problems. Therefore, this study was about single-sensor OSA detection based on ECG recordings. Three participants were included. Their recordings were annotated for OSA events. Then, binary classifiers were employed for characterizing one segment of the signal either as normal or abnormal (apnea/hypopnea). For this cause, five classification algorithms were used. Logistic regression was considered the baseline model and was compared against DL-techniques (CNN) and more classic ML algorithms. The proposed pipeline included a method for segmenting the recordings with overlapping windows of different length, one and two-and-a-half minutes, for creating two datasets. The proposed CNN model achieved 89.25% AU-ROC utilizing the ECG spectrograms created with the 1-min window length, while XGboost achieved 92.68% with the HRV characteristics extracted from 2.5-min ECG segments. These findings implied that CNN could be a preferable choice for more accurate predictions with respect to time. Despite the limits posed by the dataset size, these results rationalize further research.
description: Η ποιότητα του ύπνου μπορεί να εκτιμηθεί μέσω ερωτηματολογίων και να λειτουργήσει ως ένδειξη για την ύπαρξη διαταραχής όπως είναι το σύνδρομο αποφρακτικής υπνικής άπνοιας (ΑΥΑ). Ωστόσο, η πολυυπνογραφία είναι το χρυσό πρότυπο και χρησιμοποιείται για τη διάγνωση της ΑΥΑ. Η αξιολόγηση της κατάστασης του πάσχοντος βασίζεται στον δείκτη άπνοιας/υπόπνοιας (apnea/hypopnea index - AHI), που αφορά στον μέσο όρο των περιστατικών άπνοιας/υπόπνοιας ανά ώρα. Η εξαγωγή αυτού του δείκτη καθίσταται δυνατή μέσω μελέτης ύπνου σε κάποιο εργαστήριο και την αξιολόγηση της καταγραφής από τεχνικούς του ύπνου. Επομένως, πρόκειται για μια δαπανηρή και χρονοβόρα διαδικασία ενώ η αλλαγή περιβάλλοντος μπορεί να προκαλέσει δυσφορία στον εξεταζόμενο. Φορητά συστήματα με λιγότερους αισθητήρες αλλά και τεχνικές αυτοματοποιημένης ανίχνευσης επεισοδίων θα μπορούσαν να αξιοποιηθούν για να ξεπεραστούν αυτά τα προβλήματα. Επομένως, αυτή η μελέτη αφορούσε την ανίχνευση ΑΥΑ με τεχνικές μηχανικής/βαθιάς μάθησης από ηλεκτροκαρδιογράφημα. Μελετήθηκαν τρεις συμμετέχοντες. Επισημάνθηκαν τα επεισόδια ΑΥΑ. Στη συνέχεια, χρησιμοποιήθηκαν δυαδικοί ταξινομητές για τον χαρακτηρισμό ενός τμήματος του σήματος είτε ως φυσιολογικό είτε ως μη φυσιολογικό (άπνοια/υπόπνοια). Για το σκοπό αυτό, χρησιμοποιήθηκαν φασματογραφήματα και ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο. Το συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο συγκρίθηκε με πιο κλασικούς αλγόριθμους μηχανικής μάθησης (λογιστική παλινδρόμηση, τυχαίο δάσος, XGboost, k-κοντινότεροι γείτονες) οι οποίοι στηρίχθηκαν στα χαρακτηριστικά της διακύμανσης του καρδιακού ρυθμού. Η λογιστική παλινδρόμηση θεωρήθηκε το βασικό μοντέλο. H προτεινόμενη μεθοδολογία περιλαμβάνει μια μέθοδο τμηματοποίησης κάθε καταγραφής με παράθυρα διαφορετικού μήκους, του ενός και των δυόμισι λεπτών, για τη δημιουργία και μελέτη δύο συνόλων δεδομένων. Το προτεινόμενο συνελικτό νευρωνικό δίκτυο πέτυχε 89,25% AU-ROC με τα φασματογραφήματα και το παράθυρο του ενός λεπτού, ενώ ο αλγόριθμος XGboost πέτυχε 92,68% AU-ROC με τα χαρακτηριστικά της διακύμανσης του καρδιακού ρυθμού και το παραθύρου των δυόμισι λεπτών. Σύμφωνα με αυτά τα ευρήματα το CNN θα μπορούσε να είναι μία λύση για την ανίχνευση επεισοδίων άπνοιας προσφέροντας ικανοποιητική χρονική διακριτική ικανότητα. Τα αποτελέσματα είναι ενδεικτικά λόγω του μεγέθους του συνόλου των δεδομένων αλλά αιτιολογούν την περεταίρω διερεύνηση.