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呼吸暂停和呼吸症是常见的睡眠障碍，其特征是呼吸道的完全或部分障碍物。一项睡眠研究，也称为多聚疗法（PSG），通常用于计算呼吸暂停 - hypopnea指数（AHI），一个人患有呼吸暂停或某些类型的每小时睡眠的次数。ahi用于诊断睡眠障碍的严重程度。呼吸暂停的早期检测和治疗可以显着降低发病率和死亡率。但是，连续的PSG监测是不可行的，因为它代价高昂且不舒服。为了规避这些问题，我们提出了一种名为“驱动器”的方法，以估算可穿戴设备的AHI，并协助医生诊断apneas的严重性。驱动的还可以检测到呼吸暂停，呼吸呼吸症，整个晚上都会发生觉醒时期，从而促进了医生的轻松检查。患者可以佩戴单个传感器或可以轻松在家中测量的传感器组合：腹部运动，胸腔运动或脉搏血氧饱和度。例如，仅使用两个传感器，将所有测试患者的72.4％的驱动器正确分类为四个AHI类之一，其中99.3％正确分类或将一个类别放在了True的AHI类中。这是模型的表现与患者舒适度之间的合理权衡。我们使用来自最大的公共存储库国家睡眠研究资源（NSRR）的三项睡眠研究的数据，其中包括14,370个记录。驱动是基于深度卷积神经网络和用于分类的轻级增强机器的组合。由于驱动的简单且在计算上有效，因此可以在无监督的长期家庭监控系统中自动估算AHI，从而降低医疗保健系统的成本并改善患者护理。
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