Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Diagnostyka

1 2021

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Possibilities of diagnosing breathing disorders during sleep in home conditions

Górnicka Dorota, Kuryjański Ryszard, Michalik Michał

Diagnostyka

2021

Vol. 22, No. 4

115--121

Disorders of breathing during sleep not only adversely affect the condition of the body during the daytime, but, above all, can be dangerous to health and life. Clinical methods of diagnosing these disorders are highly developed and, as a result, allow to effectively eliminate the problem, but still the problem is early diagnosis at home, which will be the basis for reporting to the doctor for extended examinations. This paper presents a proposed algorithm for inferring sleep-disordered breathing supported by conclusions from work on investigating the associations of discriminants with selected fragments of acoustic signals. The effectiveness of the developed algorithm was verified on a test sample of acoustic signals from selected patients treated by the MML clinic. The results of the study are the basis for the development of a numerical application for preclinical diagnosis of sleep apnea and sleep-disordered breathing. The verification of the algorithm carried out on real examples confirms the correctness of the assumptions made, demonstrates its effectiveness and suitability for use in a mobile application.

Zaburzenia oddychania podczas snu nie tylko niekorzystnie wpływają na kondycję organizmu w porze dziennej, ale przede wszystkim mogą być niebezpieczne dla zdrowia i życia. Kliniczne metody diagnozowania tych zaburzeń są wysoko rozwinięte i w efekcie pozwalają na skuteczne wyeliminowanie problemu, jednak nadal problemem jest wczesna diagnostyka w warunkach domowych, która będzie podstawą do zgłoszenia się do lekarza w celu przeprowadzenia rozszerzonych badań. W artykule przedstawiono propozycję algorytmu wnioskowania o zaburzeniach oddychania w trakcie snu popartego wnioskami z prac nad badaniem związków wyróżników z wybranymi fragmentami sygnałów akustycznych. Skuteczność opracowanego algorytmu zweryfikowano na próbce testowej sygnałów akustycznych pochodzących od wybranych pacjentów leczonych przez klinikę MML. Rezultaty przeprowadzonych badań są podstawą opracowania aplikacji numerycznej służącej przedklinicznemu diagnozowaniu bezdechów śródsennych i zaburzeń oddychania podczas snu. Przeprowadzona na rzeczywistych przykładach weryfikacja algorytmu potwierdza poprawność przyjętych założeń, wykazuje jego skuteczność i przydatność do zastosowania w aplikacji mobilnej.