计算机工程与应用 ›› 2021, Vol. 57 ›› Issue (9): 1-8.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012-0558
武文杰,宋文爱,高雪梅,杨吉江,王青,黄丽萍,雷毅
WU Wenjie, SONG Wen’ai, GAO Xuemei, YANG Jijiang, WANG Qing, HUANG Liping, LEI Yi
摘要:
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。