本文選題：睡眠呼吸暫停 + 低通氣指數(shù)(AHI)�。� 參考：《科學(xué)技術(shù)與工程》2017年24期

【摘要】：當(dāng)前就睡眠呼吸暫停癥狀的研究對(duì)心血管疾病的預(yù)測(cè)有重要的臨床意義。選用Apnea-ECG database里的37個(gè)研究對(duì)象,根據(jù)呼吸暫停低通氣指數(shù)(apnea hypopnea index,AHI)分為四類(lèi):正常群體(AHI5)、輕度睡眠呼吸暫停(5≤AHI15)、中度睡眠呼吸暫停(15≤AHI30)、重度睡眠呼吸暫停(AHI≥30)。選取樣本整個(gè)數(shù)據(jù)中間時(shí)刻1 h心電信號(hào)(ECG)數(shù)據(jù),以保證數(shù)據(jù)是處于研究對(duì)象深度睡眠下測(cè)得的。利用Costa等提出的多尺度熵(multiscale entropy,MSE)算法應(yīng)用于ECG的RR間隔,來(lái)分析四類(lèi)睡眠呼吸暫停的不同程度。根據(jù)多尺度熵指數(shù)(multiscale entropy index,MEI)定義MEI1~3和MEI13~15。研究結(jié)果表明MEI1~3和MEI13~15能夠很好地區(qū)分正常睡眠群體、輕度睡眠呼吸暫�；颊�、中度和重度呼吸暫�；颊�;并且MEI1~3和AHI二者具有良好的負(fù)相關(guān)性(R2=0.279,P0.05)。
[Abstract]:The current research on sleep apnea symptoms has important clinical significance in the prediction of cardiovascular disease. According to apnea hypopnea index (AHI), 37 subjects from Apnea-ECG database were divided into four groups: normal group, mild sleep apnea 5 鈮，

本文編號(hào)：2024383