Obstructive sleep apnoea detection using convolutional neural network based deep learning framework

Debangshu Dey; Sayanti Chaudhuri; Sugata Munshi

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자료유형: 학술저널

저자정보: Debangshu Dey (Jadavpur University) Sayanti Chaudhuri (Jadavpur University) Sugata Munshi (Jadavpur University)

저널정보: 대한의용생체공학회 Biomedical Engineering Letters (BMEL) Biomedical Engineering Letters (BMEL) Vol.8 No.1

발행연도: 2018.1

수록면: 95 - 100 (6page)

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This letter presents an automated obstructive sleep apnoea (OSA) detection method with high accuracy, based on a deeplearning framework employing convolutional neural network. The proposed work develops a system that takes single leadelectrocardiography signals from patients for analysis and detects the OSA condition of the patient. The results show thatthe proposed method has some advantages in solving such problems and it outperforms the existing methods significantly. The present scheme eliminates the requirement of separate feature extraction and classification algorithms for the detectionof OSA. The proposed network performs both feature learning and classifies the features in a supervised manner. Thescheme is computation-intensive, but can achieve very high degree of accuracy—on an average a margin of more than 9%compared to other published literature till date. The method also has a good immunity to the contamination of the signalsby noise. Even with pessimistic signal to noise ratio values considered here, the methods already reported are not able tooutshine the present method. The software for the algorithm reported here can be a good contender to constitute a modulethat can be integrated with a portable medical diagnostic system.

참고문헌 (12)

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Penzel T / 2000 / The apnoea-ECG database / Computers in cardiology 2000 :255~258

Goldberger AL / 2000 / PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: components of a new research resource for complex physiologic signals / Circulation 101(23):e215~e220

Hassan AR / 2016 / Computer-aided obstructive sleep apnoea detection using normal inverse Gaussian parameters and adaptive boosting / Biomed Signal Proc Control 29:22~30

Varon C / 2015 / A novel algorithm for the automatic detection of sleep apnea from single-lead ECG / IEEE Trans Biomed Eng 62(9):2269~2278

Hassan AR / 2016 / Computer-aided obstructive sleep apnea screening from single-lead electrocardiogram using statistical and spectral features and bootstrap aggregating / Biocybern Biomed Eng 36(1):256~266

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