การประเมินกิจกรรมทางเดินหายใจระหว่างการนอนหลับเป็นขั้นตอนสำคัญในการวินิจฉัยความผิดปกติของการหายใจที่เกี่ยวข้องกับการนอนหลับ ในทางปฏิบัติทางคลินิก ดำเนินการด้วยวิธีนี้โดยใช้เครื่องตรวจการหายใจแบบ ซึ่งวัดความผันแปรของปริมาตรที่เกิดจากการหายใจโดยใช้เข็มขัดรัดรอบช่องท้องหรือทรวงอก อย่างไรก็ตาม นี่เป็นวิธีการที่เป็นการรบกวนซึ่งวัดการเคลื่อนไหวของส่วนใดส่วนหนึ่ง
ของร่างกาย
ที่เฉพาะเจาะจงเท่านั้น ความแพร่หลายที่เพิ่มขึ้นของสมาร์ทวอทช์และตัวติดตามฟิตเนสถือเป็นคำมั่นสัญญาว่าจะลดทั้งความยุ่งยากและค่าใช้จ่ายในการตรวจสอบการนอนหลับ อุปกรณ์สวมใส่เหล่านี้จำนวนมากใช้ แสงสีเขียวสะท้อนแสง (PPG) เพื่อวัดความผันแปรของปริมาณเลือด ชีพจร PPG มีข้อมูล
เกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของการไหลเวียนของเลือดส่วนปลายที่เกิดจากกระบวนการทางสรีรวิทยาต่างๆ รวมถึงการหายใจ“ส่วนประกอบของระบบทางเดินหายใจ PPG เกิดจากการเปลี่ยนแปลงของความดันในช่องอกซึ่งเป็นผลมาจากกิจกรรมการหายใจโดยรวม” จากมหาวิทยาลัยเทคโนโลยี อธิบาย
“และในขณะที่ RIP สามารถวัดได้เฉพาะการหายใจเท่านั้น PPG ยังสามารถวัดการทำงานของหัวใจและหลอดเลือดได้ด้วย เป็นตัวตรวจสอบการนอนหลับในอุดมคติเพราะช่วยให้สามารถติดตามระยะยาวได้อย่างต่อเนื่องและมีข้อมูลทางสรีรวิทยามากมาย” และเพื่อนร่วมงานจาก ได้พัฒนาและทดสอบตัวแทน
กิจกรรมทางเดินหายใจ (RAS) ที่ได้จากสัญญาณ PPG แบบสะท้อนแสงที่สวมข้อมือ การเขียนในการวัดทางสรีรวิทยาพวกเขาแสดงให้เห็นว่าตัวแทนนี้เปรียบเทียบได้ดีกับสัญญาณ RIP ทรวงอกอ้างอิง
การศึกษาการนอนหลับ เพื่อตรวจสอบความถูกต้อง นักวิจัยได้ตรวจสอบการบันทึก
การนอนหลับ 389 รายการจากประชากรที่มีปัญหาการนอนหลับ ซึ่งรวมถึงผู้ป่วย 226 รายที่มีภาวะหยุดหายใจขณะหลับจากการอุดกั้น 108 รายที่เป็นโรคนอนไม่หลับ และ 45 รายที่มีความผิดปกติของการเคลื่อนไหวขณะหลับ ผู้ป่วยสวมอุปกรณ์สวมข้อมือที่มีเซ็นเซอร์ PPG แบบสะท้อนแสงสีเขียว
และมาตรวัด
ความเร่งแบบสามแกนเพื่อบันทึกข้อมูลการเคลื่อนไหว ในการแยก PPG-RAS จากข้อมูลที่บันทึกไว้ ทีมงานใช้วิธีการสี่ขั้นตอน: การแบ่งส่วนพัลส์ PPG; การระบุจุดสังเกตบนพัลส์ การประเมินคุณภาพแบบพัลส์ต่อพัลส์ และการคำนวณกิจกรรมการหายใจแทนจากจุดสังเกตที่เชื่อถือได้
หลังจากการแบ่งส่วนและการปฏิเสธของพัลส์คุณภาพต่ำ นักวิจัยระบุจุดสังเกต 4 จุดในแต่ละชีพจร: เท้า (จุดเริ่มต้น) จุดสิ้นสุด (จุดสิ้นสุด) จุดสูงสุดของซิสโตลิก (สูงสุด) และจุดสูงสุด (จุดเปลี่ยนที่สองหลังจากจุดสูงสุดของซิสโตลิก) พวกเขาพบว่าระยะห่างระหว่างเท้ากับจุดสูงสุดของซิสโตลิก
ทำให้ มีประสิทธิภาพการประเมินอัตราการหายใจที่ดีที่สุดในการประเมินคุณภาพสัญญาณ PPG โดยรวม พวกเขาแบ่งสัญญาณออกเป็นช่วงเวลา 30 วินาที (ยุค) และคำนวณดัชนีคุณภาพชีพจรเฉลี่ยในแต่ละยุค ตัวบ่งชี้คุณภาพตัวที่สองประเมินอัตราส่วนระหว่างผลรวมของช่วงเวลาระหว่างจังหวะหารด้วยระยะเวลา
ของยุค ความแม่นยำตัวแทนด้วยการใช้การวัดค่าพีคของเท้าและซิสโตลิก ทีมเปรียบเทียบ PPG-RAS ที่คำนวณได้กับสัญญาณอ้างอิงกิจกรรมทางเดินหายใจที่วัดโดยใช้ทรวงอก RIP การหาปริมาณความคล้ายคลึงกันระหว่างสัญญาณ RIP อ้างอิงและ ในโดเมนเวลาและความถี่แสดงให้เห็นถึงข้อตกลงที่ดี
ต่อไป นักวิจัยได้ประเมินผลกระทบของคุณภาพสัญญาณ PPG และการเคลื่อนไหวของผู้ป่วย พวกเขาพบว่าความคล้ายคลึงกันระหว่างสัญญาณอ้างอิงและ PPG-RAS เพิ่มขึ้นตามคุณภาพของสัญญาณที่เพิ่มขึ้น เนื่องจากมีพัลส์คุณภาพสูงมากขึ้นในการคำนวณตัวแทน แม้ว่ายุคส่วนใหญ่
มีระดับ
การเคลื่อนไหวต่ำ การเคลื่อนไหวจะลดความคล้ายคลึงกันลง และสำหรับระดับการเคลื่อนไหวระดับกลางถึงสูง ความคล้ายคลึงกันนั้นอ่อนแอ สิ่งนี้ช่วยยืนยันว่าการจับกิจกรรมทางเดินหายใจได้อย่างแม่นยำระหว่างการนอนหลับที่เงียบกว่านั้นทำได้ง่ายกว่า
“พัลส์คุณภาพต่ำบางตัวมีผลกระทบเล็กน้อยต่อการประมาณค่า RAS หากนำออก แต่หากประเมิน RAS ในกลุ่มของพัลส์ที่มีคุณภาพของพัลส์ต่ำโดยเฉลี่ย ก็มักจะไม่ถูกต้อง” “อาจเป็นเพราะจำนวนพัลส์ที่มีอยู่น้อยหลังจากการปฏิเสธแบบพัลส์เดียวหรือคุณภาพโดยรวมของพัลส์ต่ำ”
เพื่อลดผลกระทบของคุณภาพพัลส์ต่ำหรือระดับการเคลื่อนไหวสูง ทีมงานได้เสนอขั้นตอนหลังการประมวลผลสามขั้นตอน ขั้นตอนเหล่านี้ไม่รวมช่วงเวลา 30 วินาทีใด ๆ ที่มีดัชนีคุณภาพพัลส์มัธยฐานต่ำกว่า 0.8 ขั้นตอนใด ๆ ที่มีการครอบคลุมช่วงเวลาระหว่างจังหวะต่ำกว่า 66% และกิจกรรมใด ๆ
ที่มีจำนวนกิจกรรมสูงกว่า 21 การใช้ขั้นตอนเหล่านี้ช่วยปรับปรุงความคล้ายคลึงกันระหว่างสัญญาณอ้างอิงและ PPG -RAS อย่างไรก็ตาม แต่ละขั้นตอนทำให้ความครอบคลุมลดลง (จาก 5%, 6% และ 17% ตามลำดับ) และการบันทึกบางรายการมีจำนวนยุคต่ำหลังจากใช้ขั้นตอนหลังการประมวลผล
สุดท้าย กลุ่มตรวจสอบผลกระทบของระยะการนอนหลับและความรุนแรงของภาวะหยุดหายใจขณะหลับจากการอุดกั้นต่อความแม่นยำของ PPG-RAS ประสิทธิภาพต่ำที่สุดสังเกตได้ในยุคที่ตื่น ตามด้วยระยะ N1 การนอนหลับ (ช่วงเปลี่ยนผ่านระหว่างการตื่นและการนอนหลับ) ช่วงเวลาจากผู้เข้าร่วม
ที่มีภาวะหยุดหายใจขณะหลับจากการอุดกั้นรุนแรงแสดงความคล้ายคลึงกันต่ำสุดระหว่างสัญญาณอ้างอิงและ ในทุกกรณี การประมวลผลภายหลังเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมาก นักวิจัยสรุปได้ว่า ที่สวมข้อมือสามารถเปิดใช้งานการตรวจสอบการหายใจในแอปพลิเคชันยานอนหลับในโลกแห่งความเป็นจริง
credit : เว็บแท้ / ดัมมี่ออนไลน์
