Notice bibliographique
Résumé
Sleep apnea is a chronic respiratory disorder that is characterized by recurrent reductions in breathing during sleep. The gold standard diagnosis of sleep apnea is an overnight sleep study with polysomnography (PSG), which is expensive and time-consuming. Furthermore, questionnaires are used for screening of sleep apnea during wakefulness, but they are highly subjective and do not provide the assessment of pharyngeal airway anatomy. This thesis presents acoustic technologies to diagnose sleep apnea during sleep and to assess the pharyngeal airway dimension during wakefulness. To diagnose sleep apnea during sleep, we recruited 69 individuals who underwent full-night PSG in the sleep laboratory. Simultaneously with PSG, we recorded the tracheal breathing sounds and respiratory-related movements with a microphone and an accelerometer, respectively. We developed a novel machine-learning algorithm utilizing random forest and logistic regression; and achieved 90% accuracy in detecting sleep apnea. We also identified each respiratory event with over 80% accuracy in patients with severe sleep apnea. Furthermore, we utilized deep convolutional networks to use breathing sounds and distinguish the two major sleep apnea types, obstructive and central events, with 84% accuracy. These algorithms can be used in a wearable device for monitoring sleep apnea. To assess the pharyngeal airway during wakefulness, we investigated vowel articulation and acoustic features of vowel sounds. To measure the pharyngeal airway effectively during vowel articulation, we used ultrasonography. We have shown that ultrasonography can be effectively used to measure the dimensions of the pharyngeal airway and the dimensions are different between individuals with and without sleep apnea. Furthermore, we have shown that patients with sleep apnea have had less variation in the pharyngeal airway dimension, which can be interpreted as less tongue movement than control groups while articulating vowels. Moreover, we have shown that the vowel sound features can estimate the pharyngeal airway dimension with high accuracy. These algorithms can be used for developing a vowel-based assessment of sleep apnea. Overall, the results of these studies showed the promise of breathing and vowel sounds to assess the pharyngeal airway and monitor sleep apnea.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».