本文是一篇计算机论文，本研究睡眠呼吸暂停自动检测算法是医学信号技术和人工智能结合的重要领域。通过将医学信号技术和人工智能相结合，实现睡眠呼吸暂停的自动检测，对于人类的健康和医疗行业的发展具有重要意义。这种结合使得医生、患者和医疗设备之间的交互变得更加智能化和高效化，从而提高医疗效率和准确性。
1 绪论 1.1 研究背景与意义
睡眠是人类最为重要的生命活动之一，良好充足的睡眠对于消除疲劳、补充能量和保持健康至关重要[7]。作为一个基本的生理需求，睡眠对于我们的身体和心理都具有重要的影响。然而，大约有三分之一的时间都会在睡眠中度过[6]。根据世界卫生组织的调查数据，在全球....人口中，有近27%的人口存在睡眠问题[2]。30到70岁的成年人中发病率估计为5到14%[3]。睡眠呼吸暂停的男性患病率为4%，女性患病率为2%，超过85%的睡眠呼吸暂停患者从未得到治疗[4][5]。约5.21%的成年人被诊断为由气流受限导致的睡眠呼吸暂停[6]。这些数字凸显了睡眠质量在现代社会中的普遍挑战。
睡眠呼吸暂停综合征患者通常会在睡眠期间出现打鼾、憋气等症状。这种睡眠障碍会导致患者在睡眠中出现反复停止呼吸，每次停止呼吸的时间通常为10到30秒，一晚上可能发生数百次。睡眠呼吸暂停综合征是由上气道阻塞引起[10]。频繁的唤醒可能导致严重的白天困倦，并对生活产生负面影响。常见的睡眠呼吸暂停症状包括白天困倦、易怒、疲倦、注意力不集中和学习能力下降[11]。
1.2 国内外研究现状
本节从睡眠呼吸暂停检测和对比学习两个方面，介绍本文相关工作国内外发展现状。
1.2.1 OSA检测技术研究现状
早期的睡眠呼吸暂停综合征依赖医生或专业技术人员对睡眠呼吸暂停事件进行检测和诊断，判断患者是否存在呼吸暂停的风险。随着人工智能技术的不断发展，机器学习可以自动处理大规模数据，无需人工逐个标注。这样可以节省时间和人力资源，并实现更高效的数据处理和分析。
有利用小波分解从心率变异性和心电图中提取出相应的特征作为SVM的输入的方法[21]。一种新的中值滤波方法进行数据预处理减少个体效应和随机噪声的方法[22]。还有使用极限学习机进行睡眠呼吸暂停分类[27]，和人工神经网络[28]。使用线性判别式分类器进行分类[23]。一种使用心率变异性的时频域分析来评估阻塞性睡眠呼吸暂停。根据这些信息，生成了一个决策树模型[24]。也有使用贝叶斯方法用于建立模型并进行概率推断，从而更准确地评估睡眠呼吸暂停的发生概率[25]。基于子帧的分析可以最小化测试帧中随机波动的方法[26]。
传统的机器学习算法通常需要手工设计和选择特征，这需要专家的知识和经验。这些特征工程的步骤可能比较耗时，并且对于复杂的任务和数据类型，很难找到最优的特征表示。相比之下深度学习在处理复杂任务和大规模数据时具有更强的表现力和泛化能力。
2 相关理论与技术
2.1 多导睡眠图技术
睡眠多项生理检查（PSG）也被称为多导睡眠记录如图2-1所示，是睡眠医学领域中最常用的标准生理诊断方法。用于诊断与睡眠相关的疾病，如睡眠障碍、打鼾、癫痫和睡眠呼吸中止症等。多项生理检查一词的含义是通过多种仪器的配合进行综合诊断。PSG需要借助多种仪器进行记录和监测，以全面评估睡眠过程中的生理指标。通常，PSG包括多个通道的生理信号记录，例如脑电图（EEG）、眼电图（EOG）、下颌肌电图（EMG）、心电图（ECG）、呼吸流量、呼吸运动、氧饱和度等，这些信号可以提供关于睡眠结构、睡眠呼吸、心脏功能等方面的详细信息。而用于检测睡眠呼吸暂停最常用的就是心电图、呼吸运动、氧饱和度。
心电图（ECG）是一种通过记录心脏的电生理活动来诊断和监测心脏功能的无创性技术。它以时间为单位记录心脏的电信号，并通过与皮肤接触的电极捕捉和记录下来。ECG通过放置电极在患者的胸部、肢体和其他特定位置，测量和记录心脏产生的电信号。这些电信号反映了心脏在每个心脏周期内的电活动，并以波形图的形式显示出来。常见的ECG波形包括P波、QRS波群和T波，它们代表了心脏的不同电活动阶段。
2.2 心率变异性
在进行睡眠多项生理检查（PSG）并获取心电图（ECG）数据后，可以利用心率间期（RR间期）进行分析，从而得到心率变异性（HRV）的结果。
RR间期是指心电图波形中相邻两个R波之间的时间间隔，它描述了R波开始到下一个R波结束的时间。R波代表心电图中心室收缩的峰值，而RR间期则表示心跳的间隔时间。通过分析RR间期序列，我们可以获得心率变异性（HRV）的相关信息。RR间期的变化模式和幅度反映了心脏自主神经系统对心率的调节能力以及心脏健康状况。
心率变异性分析（HRV）是一种用于量测连续心跳速率变化程度的方法。常用的HRV分析方法包括时域分析、频域分析和非线性分析。时域分析是基于心跳间期序列的统计特征来评估心率变异性，最常用的时域指标包括标准差、均值、均方根差等。频域分析是将心跳间期序列转换到频域以分析不同频率范围内的心率变异功率。通常把0.04 Hz至0.15 Hz范围内称为低频，主要受交感神经和副交感神经调节影响。0.15 Hz至0.4 Hz范围内称为高频，主要受副交感神经调节影响[50]。
3 基于聚类对比学习的睡眠呼吸暂停检测方法 .................................. 11
3.1 问题的提出 ........................................ 11
3.2 算法设计 ................................. 12
4 基于自监督对比学习的睡眠呼吸暂停检测方法 .............................. 25
4.1 问题的提出 ................................... 25
4.2 算法设计 ........................................... 25
5 睡眠呼吸暂停检测系统设计与实现 ...................... 35
5.1. 系统需求分析 ................................. 35
5.1.1 可行性技术分析 ............................ 35
5.1.2 功能需求分析 ................................. 35
5 睡眠呼吸暂停检测系统设计与实现
5.1 系统需求分析
随着人们生活质量的不断提高，对睡眠质量的重视程度也越来越高。呼吸暂停事件会导致氧气供应不足，对心血管和神经系统造成损伤。长此以往会增加心脏病、中风、高血压和糖尿病等疾病的风险，因此及时的检测睡眠呼吸暂停对健康具有重要意义。传统方法下，医生和专家在诊断睡眠呼吸暂停综合征时需要耗费大量的时间和精力。通常情况下，患者需要前往医院进行睡眠监测，佩戴复杂的仪器和传感器，以记录睡眠过程中的呼吸情况和相关数据。然后专家需要对这些数据进行仔细的分析和解读，以确定是否存在睡眠呼吸暂停综合征。为了解决这一问题，开发一套睡眠呼吸暂停自动检测系统，减少医生专家诊断睡眠呼吸暂停的时间。
5.1.1 可行性技术分析
这个睡眠呼吸暂停检测系统在技术方面分为后端技术和前端技术两个方面。在后端技术方面，系统采用了Java语言中的Spring Boot框架作为开发基础。Spring Boot框架在后端系统的实现中非常常用，并且以其稳定性和可靠性而闻名，使得系统的开发更加便捷。它提供了许多开箱即用的功能和库，简化了开发过程，同时也提供了强大的扩展性和灵活性。在前端技术方面，系统采用了LayUI框架作为主要工具。LayUI是一个轻量级的前端UI框架，具有简单易用的特点。作为一个单页面应用框架，LayUI可以实现快速的页面加载和良好的用户体验。它提供了丰富的组件和工具，使得前端开发变得更加便捷和高效。为了绘制ECG、血氧等信号图，系统采用了EChart图表库。EChart是一个功能强大且可定制的图表库，可以用于绘制各种类型的图表。通过利用EChart，系统能够方便地绘制出ECG和血氧等信号的图表，便于医生进行复诊和分析。
6 总结与展望
6.1 总结
睡眠呼吸暂停是一种常见的睡眠障碍，长期存在呼吸暂停的症状会增加高血压、心脏病等疾病的风险。虽然现有的自动睡眠呼吸暂停检测方法取得了一定的成效，但仍然存在许多问题需要进一步研究。本文从临床需求出发，针对睡眠呼吸暂停检测中受试者心电信号差异大和滞后性的问题。本文提出了一种基于对比学习的睡眠呼吸暂停检测方法，以应对现有自动睡眠呼吸暂停检测方法中存在的问题。
（1）该方法设计了一种基于聚类对比学习的睡眠呼吸暂停检测网络。该方法主要包括三个关键步骤：该方法首先通过对比学习框架，最小化相同类别不同受试者之间的相似性，最大化不同类别之间的差异性，从而提高模型在不同个体上的鲁棒性。其次，引入聚类思想将样本聚类到不同的类别，并为每个类别引入一个聚类中心，以使模型能够更好地学习到不同类别之间的差异，并提高呼吸暂停检测的准确性和鲁棒性。最后，为了降低睡眠分期数据中可能存在的非典型值对模型训练和性能的干扰，使用心率变异性分析作为惩罚因子来降低非典型值的权重，以减少非典型值对模型训练的影响，提高模型对正常样本和异常样本的分类能力。在Apnea-ECG数据集上实验结果，验证了该方法在准确率和特异性指标上优于目前先进方法。
（2）该方法首先，通过自监督对比学习，学习睡眠呼吸暂停发生前后的时序关系。其次，引入心率变异性的变化作为补充条件，通过比较前后样本对之间的心率变异性差异，判断其睡眠呼吸暂停特征的强弱，并提供额外的信息用于检测。此外，为了解决类别不平衡问题，本文提出了一个自适应动量的损失函数。该损失函数根据不同类别中的样本的不均衡性，赋予学习状态好的类较小的代价权值，赋予学习状态差的类较大的代价权值。在Apnea-ECG数据集上进行的实验表明，该方法在准确率和特异性指标上优于目前先进方法。
参考文献（略）