東芬蘭大學研究人員開發的一種新的深度學習模型可以像經驗豐富的醫師一樣準確地識別睡眠階段。這為診斷和治療開闢了新途徑淘金娛樂台灣六合彩玩法城睡眠障礙，包括阻塞性睡眠障礙真人娛樂城呼吸暫停
阻塞性睡眠呼吸暫停（OSA）是一種夜間呼吸系統疾病，對公共衛生保健系統和國民經濟造成重大負擔。據估計，全世界多達十億人患有阻塞性睡眠呼吸暫停，並且由於人口老齡化和肥胖症患病率上升，預計這一數字還會增加。未經治療，OSA會增加罹患心血管疾病和糖尿病的風險，以及其他嚴重的健康後果。
睡眠階段的識別對於包括阻塞性睡眠呼吸暫停在內的睡眠障礙的診斷至關重要打麻將賺現金。傳統上，將睡眠手動分為五個階段，分別是喚醒，快速眼動（REM）睡眠和非REM睡眠三個階段。然而，對睡眠階段進行人工評分是耗時，主觀且昂貴的。金大發娛樂城
為了克服這些挑戰，東芬蘭大學的研究人員使用了來自健康個體和可疑OSA個體的多導睡眠圖記錄數據，開發了用於自動分類睡眠階段的準確的深度學習模型。另外，t財神娛樂嘿，想了解OSA的嚴重性如何影響分類準確性。
在健康個體中，該模型在使用單個額腦電圖通道（EEG）時能夠以83.7％的準確度識別睡眠階段，在補充眼電圖（EOG）時能夠以83.9％的準確度識別睡眠階段。在懷疑患有OSA的患者中，該模型的準確率分別為82.9％（單個EEG通道）和83.8％（EEG和EOG通道）六合彩全車。單通道準確性的範圍從無OSA個體的84.5％到嚴重OSA患者的76.5％。該模型獲得的精度等同於執行手動睡眠評分的經驗豐富的醫師之間的對應關係。但是，該模型的優點是系統化並始終遵循相同的協議，並在幾秒鐘內進行評分。
研究人員表示，深度學習可以使疑似OSA的患者實現高精度的自動睡眠分期。
東芬蘭大學的睡眠技術和分析小組STAG通過使用各種不同的方法來解決睡眠診斷方面的挑戰。該小組開發的方法基於可穿戴的，非侵入式傳感器，更好的診斷參數以及基於人工智能的現代計算解決方案。該小組開發的新方法有望改善OSA嚴重程度評估，促進個性化治療計劃並更可靠地預測OSA相關的白天症狀和合併症。
參考
科卡萊寧 等（2020）在懷疑有阻塞性睡眠呼吸暫停的臨床人群中進行基於深度學習的準確睡眠分期。 IEEE生物醫學與健康信息學雜誌DOI：https：//doi.org/10.1109/JBHI.2019.2951346
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