【摘 要】
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目的:本文首先研究了从正常受试者中筛选出随着时间长度变化依然稳定的、且可以区分自主性呼吸暂停和正常呼吸两种状态的脉率变异性指标,接着在麻醉恢复期患者中,探索呼吸暂停对脉率变异性的影响,并且利用脉率变异性指标来检测呼吸暂停的发生。研究方法:1.我们使用多导睡眠图采集45名健康受试者10分钟的正常呼吸状态的脉搏数据,从时域、频域、非线性以及时频域四个角度来探讨脉率变异性的特征值,从中筛选出10个不受时
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目的:本文首先研究了从正常受试者中筛选出随着时间长度变化依然稳定的、且可以区分自主性呼吸暂停和正常呼吸两种状态的脉率变异性指标,接着在麻醉恢复期患者中,探索呼吸暂停对脉率变异性的影响,并且利用脉率变异性指标来检测呼吸暂停的发生。研究方法:1.我们使用多导睡眠图采集45名健康受试者10分钟的正常呼吸状态的脉搏数据,从时域、频域、非线性以及时频域四个角度来探讨脉率变异性的特征值,从中筛选出10个不受时长影响的脉率变异性指标。接着采集45名健康受试者在正常呼吸和呼吸暂停两种状态下的数据,计算和比较10个特征值在正常呼吸和呼吸暂停两种状态下的差异,进一步筛选出受呼吸暂停影响的指标。最后在麻醉恢复室中采集了52名患者的含有呼吸暂停的数据,用前一部分筛选出的指标对麻醉恢复期患者的呼吸暂停前期、呼吸暂停期间、呼吸暂停后期以及正常呼吸状态进行分析,进一步探究麻醉恢复期呼吸暂停对患者的PRV的影响,并揭示其对生理的影响。2.就麻醉恢复期患者在呼吸暂停状态和正常呼吸状态的差异性,使用脉率变异性建立呼吸暂停的机器学习分类模型,并且采用SMOTE、Borderline-Smote、ADASYN三种过采样方法来提高模型的泛化能力。结果:在健康受试者中,筛选出不受时长影响的,且可以区分正常呼吸和呼吸暂停状态的10个PRV指标,分别是MEAN、rMSSD、pNN50、nLF、nHF、LFHF、SD1、TF＿nLF、TF＿nHF、TF＿LFHF。将以上10个PRV指标分析麻醉恢复期呼吸暂停前期、期间、后期和正常呼吸状态,发现与正常呼吸相比,呼吸暂停前期只有MEAN值有变化,呼吸暂停期间有10个指标均有差异（P<0.05）,呼吸暂停后期中MEAN、rMSSD、pNN50、SD1值有差异（P<0.05）。用脉率变异性检测呼吸暂停的敏感度为97.01%,特异度为85.54%,准确率为89.31%。结论:不仅找到了麻醉恢复期呼吸暂停和正常呼吸的PRV变化比较敏感的指标,而且还发现了呼吸暂停对机体的影响并不仅限于呼吸暂停期间,在呼吸暂停之后的短暂时间依然有很大的影响。我们可以利用脉率变异性来检测呼吸暂停的发生,并且发现过采样方法可提高机器学习分类模型的性能。
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