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基于X线的成人OSA计算机辅助诊断综述
1
作者
武文杰
宋文爱
+4 位作者
高雪梅
杨吉江
王青
黄丽萍
雷毅
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第9期1-8,共8页
阻塞性睡眠呼吸暂停(Obstructive Sleep Apnea,OSA)是成年人较为常见的呼吸类疾病之一,该疾病的特点是睡眠过程中频繁出现上气道完全或部分塌陷,严重影响人们的睡眠质量以及身体健康。阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的诊断主要依靠多导睡眠监...
阻塞性睡眠呼吸暂停(Obstructive Sleep Apnea,OSA)是成年人较为常见的呼吸类疾病之一,该疾病的特点是睡眠过程中频繁出现上气道完全或部分塌陷,严重影响人们的睡眠质量以及身体健康。阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的诊断主要依靠多导睡眠监测,但这种方法无法满足目前大量的诊断需求。随着人工智能的出现及发展,假设深度学习可以有效地协助医生进行诊断该综合征。主要从阻塞性睡眠呼吸暂停的临床诊断方式出发,介绍了颅面侧位片作为诊断数据集的优势,以及人工智能诊断OSA的现状,提出了人工智能辅助医师诊断OSA的技术路线,分析了目前该诊断系统仍然存在的问题和挑战。
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关键词
阻塞性睡眠呼吸暂停
多导睡眠监测
深度学习
颅面侧位片
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题名
基于X线的成人OSA计算机辅助诊断综述
1
作者
武文杰
宋文爱
高雪梅
杨吉江
王青
黄丽萍
雷毅
机构
中北大学软件学院
北京大学口腔医院正畸科
清华大学自动化系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第9期1-8,共8页
基金
北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金(19L2068)。
文摘
阻塞性睡眠呼吸暂停(Obstructive Sleep Apnea,OSA)是成年人较为常见的呼吸类疾病之一,该疾病的特点是睡眠过程中频繁出现上气道完全或部分塌陷,严重影响人们的睡眠质量以及身体健康。阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的诊断主要依靠多导睡眠监测,但这种方法无法满足目前大量的诊断需求。随着人工智能的出现及发展,假设深度学习可以有效地协助医生进行诊断该综合征。主要从阻塞性睡眠呼吸暂停的临床诊断方式出发,介绍了颅面侧位片作为诊断数据集的优势,以及人工智能诊断OSA的现状,提出了人工智能辅助医师诊断OSA的技术路线,分析了目前该诊断系统仍然存在的问题和挑战。
关键词
阻塞性睡眠呼吸暂停
多导睡眠监测
深度学习
颅面侧位片
Keywords
Obstructive Sleep Apnea(OSA)
polysomnography
deep learning
lateral radiographs of craniofacial region
分类号
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于X线的成人OSA计算机辅助诊断综述
武文杰
宋文爱
高雪梅
杨吉江
王青
黄丽萍
雷毅
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
0
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