Tracheal sound analysis for automatic detection of respiratory depression in adult patients during cataract surgery under sedation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tracheal sound analysis is a simple way to study the abnormalities of upper airway like airway obstruction. Hence, it may be an effective method for detection of alveolar hypoventilation and respiratory depression. This study was designed to investigate the importance of tracheal sound analysis to detect respiratory depression during cataract surgery under sedation. Methods: After Institutional Ethical Committee approval and informed patients' consent, we studied thirty adults American Society of Anesthesiologists I and II patients scheduled for cataract surgery under sedation anesthesia. Recording of tracheal sounds started 1 min before administration of sedative drugs using a microphone. Recorded sounds were examined by the anesthesiologist to detect periods of respiratory depression longer than 10 s. Then, tracheal sound signals converted to spectrogram images, and image processing was done to detect respiratory depression. Finally, depression periods detected from tracheal sound analysis were compared to the depression periods detected by the anesthesiologist. RESULTS: We extracted five features from spectrogram images of tracheal sounds for the detection of respiratory depression. Then, decision tree and support vector machine (SVM) with Radial Basis Function (RBF) kernel were used to classify the data using these features, where the designed decision tree outperforms the SVM with a sensitivity of 89% and specificity of 97%. CONCLUSIONS: The results of this study show that morphological processing of spectrogram images of tracheal sound signals from a microphone placed over suprasternal notch may reliably provide an early warning of respiratory depression and the onset of airway obstruction in patients under sedation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».