再飽和的偶發(fā)模式，缺乏在單純的CSR血氧飽和 度記錄中周期長(zhǎng)度的典型規(guī)律性。
[0039] 然而，由于身體運(yùn)動(dòng)或肢體運(yùn)動(dòng)引起的不想要的偽影，血氧飽和度信號(hào)不適合用 于診斷CSR。在成人記錄中，通常將血氧定量計(jì)放置在指尖或耳垂。血氧飽和度信號(hào)的質(zhì)量 對(duì)血氧定量計(jì)中的光學(xué)傳感器的移動(dòng)高度敏感。運(yùn)動(dòng)偽影通常以會(huì)發(fā)生突然的去飽和和突 然的再飽和的階段特點(diǎn)。在血氧飽和度記錄的偽影期，發(fā)現(xiàn)飽和度水平的百分?jǐn)?shù)為零是常 見的。在該階段，可能丟失信息，這是不可避免的。該問(wèn)題可通過(guò)修改使用的血氧飽和度信 號(hào)，使其加入考慮到突然發(fā)生的去飽和和再飽和的檢測(cè)方法來(lái)克服。
[0040] 圖1描述了血氧飽和度信號(hào)102和其導(dǎo)數(shù)或從記錄導(dǎo)出的血氧飽和度信號(hào)104的 例子。該信號(hào)為在CSR中持續(xù)時(shí)間為半小時(shí)（1800秒）記錄的。清楚的偽影的例子表現(xiàn)為 突然降為零飽和和突然恢復(fù)。在本技術(shù)的系統(tǒng)或裝置中，所述信號(hào)所得的數(shù)據(jù)可根據(jù)下面 一個(gè)或多個(gè)方法進(jìn)行處理。
[0041] 確定偽影 從導(dǎo)出的血氧飽和度（SpO2)信號(hào)104中可確定偽影期的開始，其中所述信號(hào)從一個(gè)小 于-10%的負(fù)值變至大于10%的正值。所述導(dǎo)出的血氧飽和度信號(hào)提供偽影期開始和結(jié)束 的指示，該指示為最初的尖銳的負(fù)尖峰接著尖銳的正尖峰。可通過(guò)線性插值穿過(guò)偽影區(qū)去 除偽影。
[0042] 血氧飽和度信號(hào)質(zhì)量指標(biāo)（QI) 鑒于進(jìn)行血氧飽和度的測(cè)試是為了檢測(cè)0SA，這些檢測(cè)方法不能轉(zhuǎn)換到檢測(cè)CSR的問(wèn) 題。CSR的存在指示在通氣控制中中樞不穩(wěn)定。在單純的潮式呼吸中，流量經(jīng)常與中樞呼吸 暫停和呼吸不足有關(guān)。與阻塞性呼吸暫停相比，在CSR中，呼吸的恢復(fù)通常很溫和，這導(dǎo)致 較緩慢的再飽和率。本技術(shù)考慮到OSA和CSR的這點(diǎn)不同，通過(guò)使用平均再飽和周期，并且 我們的統(tǒng)計(jì)分析顯示僅僅CSR顯示出再飽和長(zhǎng)于10秒。
[0043] 可通過(guò)發(fā)現(xiàn)樣本的數(shù)字T(在該處SpO2降至低于預(yù)定的百分閾值如10% )來(lái)定義 導(dǎo)出的血氧飽和度（SpO2)信號(hào)104的質(zhì)量指標(biāo)。所述質(zhì)量指標(biāo)（QI)可以定義為T/N的比 率，其中N為所考慮的樣本的總數(shù)。然而，如果該比率小于閾值，例如約0. 75,所述質(zhì)量指標(biāo) 可設(shè)定為零。還可以定義質(zhì)量指標(biāo)為T/N的比率的函數(shù)。
[0044] 事件特征的計(jì)算 一旦辨別出所述偽影，即可將它們從數(shù)據(jù)中去除。剩余數(shù)據(jù)的信號(hào)也可低通過(guò)濾以導(dǎo) 出濾過(guò)信號(hào)。該信號(hào)可首先經(jīng)過(guò)濾以去除不必要和無(wú)趣的高頻內(nèi)容。例如，使用的濾波器 可以是數(shù)字有限沖擊響應(yīng)（FIR)濾波器，該濾波器設(shè)計(jì)為使用傅里葉法，具有矩形窗口。在 一些實(shí)施例中，所述濾波器可以具有〇至〇.IHz的通頻帶，0. 1至0. 125Hz過(guò)渡頻帶以及高 于0.125Hz的阻帶。濾波器中的項(xiàng)數(shù)隨采樣頻率而改變。使用濾波矢量將點(diǎn)式時(shí)間序列旋 轉(zhuǎn)從而過(guò)濾所述信號(hào)。
[0045] 可測(cè)定下一個(gè)相鄰的再飽和周期。該周期的長(zhǎng)度可作為矢量分量?jī)?chǔ)存。然后所述 事件特征可作為所述矢量分量的平均值被計(jì)算。所述事件特征可能與質(zhì)量指標(biāo)值相關(guān)。因 此，基于特定事件特征，它輸出CSR的確定，從而為臨床醫(yī)生提供關(guān)于CSR檢測(cè)質(zhì)量的信息。
[0046] 從血氧飽和度信號(hào)中提取事件的替換方法可以是導(dǎo)出兩個(gè)濾過(guò)信號(hào)，然后比較其 變化的振幅，以框出去飽和事件或再飽和事件。用于這些導(dǎo)出信號(hào)中的第一個(gè)的濾波器具 有非常低的截止頻率，以代表長(zhǎng)期飽和度信號(hào)（SLong)。用于這些導(dǎo)出信號(hào)中的第二個(gè)的濾 波器可具有相對(duì)較高的截止頻率，以代表短期飽和度信號(hào)（SShort)。當(dāng)SShort降至低于作 為SLong百分比的閾值時(shí)，這可作為記錄所述去飽和事件開始的起因。當(dāng)SShort隨后上升 至閾值以上、SLong以上時(shí)，這可能是記錄去飽和事件結(jié)束的起因?？蓱?yīng)用類似的方法來(lái)獲 得再飽和事件。
[0047] 光譜特征（SF)的計(jì)算 呼吸暫停/呼吸不足與呼吸過(guò)度的周期性交替經(jīng)常導(dǎo)致延遲的但與呼吸同步的去飽 和與再飽和。所觀察的邰〇2的振蕩取決于多種因子，其中之一是呼吸暫停的持續(xù)時(shí)間。較 長(zhǎng)時(shí)間的呼吸暫停與更大的去飽和相關(guān)。圖2和3展示了在CSR中（圖2)和在OSA中（圖 3)作為時(shí)間秒的函數(shù)的平均飽和度持續(xù)時(shí)間分布的比較。對(duì)不同CSR血氧飽和度模式的測(cè) 定發(fā)現(xiàn)，與在連續(xù)的阻塞性呼吸不足周期的血氧飽和度模式的偶發(fā)性相比，前者具有更高 的規(guī)律性。使用傅里葉變換，光譜特征可測(cè)定在〇. 〇83Hz至0. 03Hz的區(qū)域中出現(xiàn)峰。
[0048] 在較長(zhǎng)周期時(shí)間的去飽和和再飽和的趨勢(shì)可作為CSR異常的標(biāo)志?？赏ㄟ^(guò)傅里葉 變換技術(shù)測(cè)定或識(shí)別，以確定單獨(dú)的頻率分量和諧波。在帶有深喚醒呼吸的OSA事件的呼 吸暫停終止之后，快速的再飽和提供了更短暫類型的去飽和和再飽和模式。這區(qū)別于CSR 更加規(guī)律的去飽和和再飽和模式的頻率特征。
[0049] 在一些實(shí)施例中，使用下面實(shí)施例步驟的一些或全部通過(guò)傅里葉變換分析來(lái)確定 光譜特征： 1. 去除偽影 2. 將全部血氧飽和度信號(hào)劃分為離散的30分鐘，50%重疊的時(shí)元 3. 從100%減去所述信號(hào) 4. 從初始值減去所得信號(hào)，并存儲(chǔ)該值 5. 低通過(guò)濾所述所得的信號(hào) 6. 將存儲(chǔ)的所述初始值加入到所述濾過(guò)信號(hào)中 7. 從所述所得彳目號(hào)中減去100% 8. 使用所述平均值為所述信號(hào)去趨勢(shì) 9. 使用歐幾里得模量將所述所得的信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)化 10. 使用五個(gè)半重疊的時(shí)元計(jì)算光譜圖 11. 取得所述光譜圖的真實(shí)、絕對(duì)值 12. 提取0. 083-0. 03Hz區(qū)域，形成新的矢量 13. 計(jì)算光譜特征（SF)，作為最大值和平均值之間的差別。
[0050] 圖4和圖5分別描述了CSR和OSA的光譜特征的分布，作為剛剛所描述的傅里葉 變換的最大值和平均值的差別。
[0051] 小波變換的使用 在信號(hào)的持續(xù)時(shí)間，也可應(yīng)用連續(xù)的小波變換獲得時(shí)間-頻率信號(hào)。圖6展示了在典 型的時(shí)元El中，CSR的氧飽和度。在這樣的CSR時(shí)元中，小波變換數(shù)據(jù)經(jīng)常產(chǎn)生可在二維數(shù) 據(jù)中發(fā)現(xiàn)或測(cè)得的脊線。根據(jù)所使用的小波變換的類型，可將小波譜從尺度域（無(wú)量綱）轉(zhuǎn) 換為傅里葉等效頻率（Hz)。圖7展示了作為傅里葉等效頻率函數(shù)的小波全譜，使用Morlet 小波作為小波函數(shù)。具有強(qiáng)大存在的CSR的時(shí)元經(jīng)常在約0. 02Hz的傅里葉等效區(qū)發(fā)現(xiàn)譜 峰。這對(duì)應(yīng)于傅里葉基礎(chǔ)的譜峰，如圖7所示。因此，在本技術(shù)的一些實(shí)施例中，小波全譜 的峰作為光譜特征，用于在血氧飽和度信號(hào)中分析CSR。
[0052] 飽和度延遲 呼吸暫停/呼吸不足與呼吸過(guò)度的周期性交替經(jīng)常導(dǎo)致去飽和與再飽和延遲但與呼 吸同步。這種飽和度水平的反應(yīng)延遲（"DoS")是復(fù)雜的心肺動(dòng)力學(xué)的結(jié)果。下面方法的一 些或全部步驟可用于一些實(shí)施例中，以提取延遲算法。
[0053] 1?對(duì)流量信號(hào)求平方 2. 低通過(guò)濾所述求平方的流量信號(hào) 3. 對(duì)所得的信號(hào)求平方根 4. 對(duì)所述血氧飽和度信號(hào)的等效頻率進(jìn)行下采樣，以得到通氣信號(hào) 5. 用絕對(duì)最大值將所述通氣信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)化 6. 從100%減去所述血氧飽和度信號(hào) 7. 用絕對(duì)最大值標(biāo)準(zhǔn)化 8.從I. 0減去所述SpO2信號(hào) 9. 將所述標(biāo)準(zhǔn)化的5?02信號(hào)與下采樣和標(biāo)準(zhǔn)化的通氣信號(hào)交叉相關(guān) 10. 尋找得到的最大交叉相關(guān)的補(bǔ)償 11.計(jì)算樣本中的延遲，作為所述SpO2信號(hào)的最后指數(shù)的樣本數(shù) 12. 通過(guò)采樣率劃分樣本中的延遲，以獲得以秒為單位的延遲 可選擇地，可對(duì)所述流量信號(hào)進(jìn)行絕對(duì)值運(yùn)算，作為在上述步驟1和3中的平方運(yùn)算和 平方根運(yùn)算的替代。
[0054] 圖8展示了這種計(jì)算的結(jié)果，通過(guò)繪制作為時(shí)間秒的函數(shù)的濾過(guò)SpO2信號(hào)以及使 用計(jì)算的延遲的變化的通氣信號(hào)。
[0055] 訓(xùn)練分類器以辨別CSR 可選擇事件特征和傅里葉基礎(chǔ)的光譜特征來(lái)訓(xùn)練本技術(shù)的分類器。在實(shí)施例中，使用 臨床診斷研宄的90Embletta記錄進(jìn)行訓(xùn)練。
[0056]使用多導(dǎo)睡眠圖（PSG)數(shù)據(jù)的兩個(gè)獨(dú)立集開發(fā)分類器的算法。所述第一集（此處 稱為EssenEmbla研宄）為在德國(guó)北萊茵威斯特伐利亞的埃森的睡眠設(shè)備上進(jìn)行的診斷性 臨床試驗(yàn)，包括90名患有中樞性睡眠呼吸暫停（CSA)、OSA以及患有上述兩種疾病的患者。 EssenEmbla研宄用作訓(xùn)練集。所述第二集（BadO)在德國(guó)北萊茵威斯特伐利亞的德奧尹豪 森進(jìn)行。該BadO數(shù)據(jù)集的患病率也包括CSA、OSA和二者結(jié)合的記錄。這些是8小時(shí)的通 宵記錄，該記錄然后用于測(cè)試集，從而在訓(xùn)練階段之后評(píng)估所述分類器。
[0057]