10.3778/j.issn.1002-8331.2012-0558
基于X线的成人OSA计算机辅助诊断综述
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.
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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TP319(计算技术、计算机技术)
北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金19L2068
2021-05-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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