Prediction of Obstructive Sleep Apnea With AI-based Facial Photograph Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Upper airway/craniofacial anatomy is an important contributing factor in the pathogenesis of Obstructive Sleep Apnea (OSA). Aim: This study aimed to evaluate whether facial landmark coordinates and craniofacial morphometric parameters obtained from facial photographs using a smartphone can predict OSA. Methods: We consecutively recruited patients who underwent in-lab polysomnography. A frontal facial photograph of each patient was captured using iPhone 12 (Apple, Inc., CA, USA). The coordinates of 11 facial landmarks in the photograph were determined by a feature point recognition model developed using artificial intelligence (AI). The coordinates of 68 facial landmarks were determined by a feature point recognition model developed using artificial intelligence (AI) and the representative 11 landmarks among them were chosen for further analysis. (Figure 1) At all 55 combinations of two of the 11 points, lines were drawn and lengths of them were measured. In addition, at all 1485 combinations of two of these 55 lines, ratios of length of one to another line were calculated. In total, 1,540 variables (length of 55 lines and 1,485 ratios of length of two lines) were calculated. The correlation of these variables with obstructive apnea hypopnea index (OAHI) were evaluated. Result: The photographs from 124 patients (Men 63, 49±13 years old) were analyzed. The ratio of the length of the line connecting the right edge of the ocular fissure with the edge of the ipsilateral nasal wing to the length of the line crossing the face obliquely was associated with OAHI independently from the confounding factors (β=0.38, p=2.86×10-5). (Figure 2) In addition, the comparison of two prediction models for patients with OAHI>15/h ((1) the model made by age, sex and BMI vs. (2) the model made by age, sex, BMI and the parameter from the facial photograph) demonstrated that the area under curve (AUC) of receiver operating characteristic curve was significantly greater in the model that included the photographic parameter (AUC: 0.74 vs. 0.82, p=0.02) Conclusion: AI analysis of craniofacial morphology from a single facial photograph can be useful in predicting the presence of OSA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».