ScreenOX — автоматизированный домашний скрининг-тест на апноэ во сне у взрослых с использованием ночной оксиметрии (ScreenOX)

Участники набираются из специализированных амбулаторных отделений сна Университетской больницы Рио-Ортега в Вальядолиде (Испания). Все пациенты обращаются за медицинской помощью из-за умеренного или сильного клинического подозрения на синдром апноэ-гипопноэ во сне (SAHS). Окончательная популяция случайным образом разбивается на два независимых набора данных: 1) обучающий набор (50%), который используется для разработки и построения/обучения алгоритмов скрининга; и 2) тестовый набор (оставшиеся 50%), который используется для дальнейшей оценки производительности с использованием невидимых данных.

Правила Американской академии медицины сна используются для оценки респираторных событий и для получения индекса апноэ-гипопноэ (ИАГ) при амбулаторном полисомнографии в домашних условиях, который используется для окончательной диагностики SAHS.

Портативный пульсоксиметр для ношения на запястье (WristOX2 3150, Nonin) используется для домашнего НПО. Портативный НПО проводится одновременно с амбулаторным ПСГ (Embletta MPR, Natus) на дому у больного. Кроме того, для целей сравнения одновременно в больнице в разные ночи подряд/предыдущей ночью проводятся посещаемые портативные лабораторные NPO (WristOX2 3150, Nonin) и лабораторные PSG (E-Series, Compumedics). Участников случайным образом распределяют для проведения исследований сна без присмотра дома до или после записи в больнице.

SpO2 и PR от NPO регистрируются одновременно с частотой дискретизации 1 Гц (1 отсчет в секунду). Все записи сохраняются в отдельные файлы и обрабатываются в автономном режиме. Выполняется этап автоматической предварительной обработки сигнала для удаления артефактов из-за движений пациента (потеря сигнала).

Методология обработки сигналов разделена на три автоматизированных этапа: (i) извлечение признаков, (ii) выбор признаков и (iii) распознавание образов.

Во-первых, записи NPO параметризуются с помощью широкого набора переменных, которые ранее демонстрировали высокую дискриминационную способность в контексте обнаружения SAHS. Все функции рассчитываются для каждой портативной ночной записи в целом. Составлены следующие подмножества признаков:

• Статистика во временной области из записей SpO2. Статистические моменты от первого до четвертого порядка во временной области, т. е. среднее арифметическое, дисперсия, асимметрия и эксцесс, которые количественно определяют центральную тенденцию, величину дисперсии, асимметрию и остроконечность соответственно.
• Характеристики временной области из записей PR: среднее значение, стандартное отклонение и среднеквадратичное стандартное отклонение временного ряда интервалов от импульса к импульсу.
• Статистика в частотной области из записей SpO2. Статистические моменты от первого до четвертого порядка, медианная частота и спектральная энтропия Шеннона из функции спектральной плотности мощности.
• Статистика в частотной области из записей PR. Статистические моменты от первого до четвертого порядка, медианная частота и спектральная энтропия Шеннона из функции спектральной плотности мощности.
• Обычные спектральные измерения по записям SpO2. Суммарная мощность сигнала, а также пиковая амплитуда и относительная мощность в диапазоне частот 0,014 - 0,033 Гц.
• Обычные спектральные измерения из записей PR. Нормализована мощность в низкочастотном (0,04 - 0,15 Гц) и высокочастотном (0,15 - 0,40 Гц) диапазонах, а также отношение НЧ к ВЧ (симпатовагальный баланс).
• Нелинейные характеристики записей SpO2. Выборочная энтропия, мера центральной тенденции и сложность Лемпеля-Зива, которые измеряют неравномерность, изменчивость и сложность записей SpO2.
• Нелинейные особенности из записей PR. Выборочная энтропия, мера центральной тенденции и сложность Лемпеля-Зива, которые измеряют неравномерность, изменчивость и сложность записей PR.

Затем составляется оптимальное подмножество признаков, состоящее из наиболее релевантных и дополнительных переменных. Для достижения этой цели применяются следующие методы выбора признаков:

• Пошаговый выбор функций вперед
• Генетические алгоритмы
• Быстрый фильтр на основе корреляции
• Минимальная избыточность Критерий максимальной релевантности

Наконец, третий этап соответствует распознаванию образов. Цель этого этапа двояка: (i) разработать и оптимизировать модели, ориентированные на бинарную классификацию, обученные различать SAHS-отрицательных и SAHS-положительных субъектов с использованием оптимальных функций из NPO; (ii) разработать и оптимизировать регрессионно-ориентированные модели, обученные оценивать AHI с использованием оптимальных функций из NPO. Для достижения этой цели оцениваются следующие алгоритмы распознавания образов:

• Бинарная классификация: логистическая регрессия, искусственные нейронные сети, байесовские сети, деревья решений, ансамблевое обучение (AdaBoost).
• Модели регрессии: множественная линейная регрессия, искусственные нейронные сети, байесовские сети, ансамблевое обучение (повышение методом наименьших квадратов).

Эти модели впоследствии объединяются для оптимизации следующего двухэтапного протокола скрининга: этап 1) истинно отрицательный этап скрининга, который направлен на выявление максимального количества субъектов без SAHS при минимизации количества ложноотрицательных пациентов (в идеале 0% ложноотрицательных положительная ставка); этап-2) истинно положительный этап скрининга, который направлен на выявление (среди пациентов, не идентифицированных как истинно отрицательные на первом этапе) максимальное количество истинно положительных пациентов при минимизации количества ложноположительных случаев (в идеале 0% ложноположительных результатов) . Оба этапа дополняют друг друга и выполняются последовательно, так что:

• Пациенты, идентифицированные как истинно отрицательные на первом этапе, направляются к специалисту по сну для окончательного исключения SAHS с учетом симптомов, сопутствующих заболеваний и истории болезни. Этих пациентов больше не переводят в отделение сна, если только специалист по сну не попросит об этом из-за стойких и/или дополнительных симптомов.
• Пациенты, идентифицированные как истинно положительные на втором этапе, направляются к специалисту по сну для окончательного подтверждения SAHS и выбора наиболее подходящего варианта лечения. Этих пациентов больше не переводят в отделение сна, если только этого не потребует специалист по сну.
• Неубедительные случаи, наконец, переводятся в блок сна для стандартного полисомнографии, чтобы подтвердить/отменить SAHS.