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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제35권 제4호
발행연도
2014.1
수록면
75 - 80 (6page)

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This paper proposed a method that can automatically classify sleep apnea by using features extracted frompulse rate variability(PRV) signals induced from piezo snoring sensor for patients with obstructive sleep apnea(OSA). We have extracted eight features(NN, SDNN, RMSSD, NN10, NN50, LF, HF and LF/HF ratio) based on time andfrequency analyses of PRV. Sleep apnea was classified by a linear discriminant analysis(LDA). A performance wasevaluated using snore recordings from 13 patients with OSA (ages: 54.5 ± 10.5 years, body mass index: 26.3 ± 2.5kg/m2, apnea-hypopnea index: 19.2 ± 6.0/h). The sensitivity and specificity were 78.9 ± 0.9% and 78.9 ± 0.9% fortraining set and 77.7 ± 10.9% and 79.0 ± 2.8% for test set, respectively. Our study demonstrated the feasibility ofimplementing a piezo snoring sensor based on a portable device as a simple and cost-effective solution for contributingto the OSA screening.

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