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1、毕业设计外文资料翻译学 院： 专业班级： 学生姓名： 学 号： 指导教师： 外文出处： International Conference on Mobile Systems 附 件：1.外文资料翻译译文； 2.外文原文 指导教师评语：该生的外文翻译与本次的毕业设计内容有一定的关联性，翻译文章通顺，语法正确，工作量也达到了要求的内容。签名： 2015年10 月14日1. 外文资料翻译译文基于智能手机的非接触睡眠测试我们进行一个37位年龄在23-90岁（平均年龄：50）患者（17位女性和20位男性）共296小时的临床试验以及比较ApneaApp和PSG研究报告的结果。这项研究是在威斯康星大学医学睡
2、眠中心港景进行睡眠实验。参与者。在我们研究中参加的患者通过睡眠医师检查常见的睡眠疾病例如过度打鼾或者白天疲劳以及规定实行在实验室中PSG研究。睡眠实验室是配备每晚进行患者最大数是11的PSG研究；我们为我们的研究每晚随机选取5位患者。我们不基于性别、种族或者民族血统筛选，但只考虑成年人。在我们研究者参加的患者是不提供任何金钱利益的。我们注意到两个关键点：第一，我们的患者既包括那些接受常规PSG研究诊断睡眠呼吸暂停也包括那些被诊断为阳性睡眠呼吸暂停后接受CPAP治疗的患者。第二，38位患者中有37位患者同意参加我们的睡眠研究。此外，他们对使用智能手机代替PSG诊断睡眠疾病是有明显的兴趣的。协议。
3、在我们临床PSG研究中，睡眠实验室技术人员给每位患者分配一个独立的房间其中它提供一个可调整的大床。每个房间还配备一个用来患者视觉记录的摄像头。多导睡眠图是根据下面的美国科学院睡眠医学标准执行:脑电图电极被放置在两个前面（F7,F8）、两个中心（C3,C4）和两个枕骨（O1,O2）的位置（国际度量的10-20标准）以及参考对侧乳突电极。下巴肌电图和左右眼动图的电极也适用，在鼻子中放置鼻压导管和在鼻子口腔中放置热敏电阻测量空气流允许鼻腔和口腔呼吸的不同。胸部和腹部呼吸力通过压力呼吸力在胸部和腹部周围的联合来评估，鼾声将一个小麦克风传感器着放置在喉部的气管旁边（ProTech服务公司，慕基特奥，WA
4、）。血氧饱和度是通过脉搏血氧定量法食指测量（Nellcor，Pleasanton，CA）。两边肌电电极被放置胫骨肌肉前去监控腿的运动。配备传感器后，技术人员通过询问病人做特定的活动，如打鼾和呼吸来进行生物练习并且确保传感器正确的连接。我们的ApneaApp程序研究发生同时伴随着已存在的PSG协议。具体地，一个睡眠技术人员给病人安装传感器，我们第一作者将一个运行的ApneaApp的Samsung Galaxy S4智能手机放在床的另一边。手机的位置和方向却决于病人的睡眠习惯，例如，一些患者宁愿选择周围有枕头，在这种情况下手机放置在枕头后面更远的距离。手机里患者的距离在0.3-0.7米之间变化。在
5、睡眠实验室我们离开房间并且在早上返回房间收集手机。这款手机插在整个研究过程中。上述程序通过UW人文主题划分进行审查和批准。数据处理。临床PSG研究的数据被发送到第三方进行传感器数据划分以及提供中枢神经性睡眠呼吸暂停、阻塞性睡眠呼吸暂停和呼吸不足的数目。目前，一个训练有素的拘束人员手工完成上述的评分过程导致最少三天的延迟才能获得数据。具体地，阻塞性睡眠呼吸暂停、呼吸不足和中枢神经性睡眠呼吸暂停有技术人员进行如下的评分：阻塞性睡眠呼吸暂停被定义为在压力流信号伴随着呼吸作用力时至少有一个90%的减少；中枢神经性睡眠呼吸暂停被定义为在压力流信号中没有呼吸作用力时至少有一个90%的减少；呼吸不足被定义为
6、在压力流信号至少持续10s并伴随着相关的4%的血氧饱和度的情况下有一个大于30%的振幅减少。为了处理使用ApneaApp采集到的声纳数据，我们执行3.3所描述的算法。记录来自PSG研究的每位患者的真实数据是大于1GB的。因此，我们使用Matlab比较一下与ApneaApp的信号。用于睡眠呼吸暂停诊断的关键指标是呼吸暂停呼吸不足指数（AHI），表示在睡眠期间发生呼吸暂停和呼吸不足事件的平均速率。为了计算这个，正如在2所描述，我们需要估算中枢神经性睡眠呼吸暂停、阻塞性睡眠呼吸暂停和呼吸不足事件的数目以及总睡眠时间。在本章中，我们评估在估算这些参数中ApneaApp的有效性。呼吸暂停时间的精度。首先
7、在计算中枢神经性睡眠呼吸暂停、阻塞性睡眠呼吸暂停和呼吸不足事件中检测ApneaApp的有效性。在3.2中以PSG研究提供的数目作为基准，比较我们算法中所计算的数目。结果显示中枢神经性睡眠呼吸暂停、阻塞性睡眠呼吸暂停和呼吸不足的散点图。当我们评估与基准想符合时，45度直线是理想的状态。结果显示用ApneaApp检测呼吸暂停事件的数目与PSG测试之间有高相关性。具体地，ApneaApp和PSG之间的内相关性系数（ICC）是0.9957、0.9533和0.9860分别对应中枢神经性睡眠呼吸暂停、呼吸不足和阻塞性睡眠呼吸暂停。我们还要注意以下几点。在呼吸暂停当中，通过ApneaApp计算中枢神经性睡眠
8、呼吸暂停事件的数目有着高相关性（ICC=0.9957）。这是因为中枢神经性睡眠呼吸暂停不存在于胸部运动中；这个不能够准确地使用3.2中的算法。呼吸不足的数目有着低相关性（ICC=0.9553）。关键原因是当呼吸运动的振幅减少超过一个阈值时检测呼吸不足。因此，这个阈值附近的小误差会导致错误的分类。我们注意到在PSG研究中，技术人员用一个球放置在30%的阈值中手动地标记呼吸不足事件；我们也注意到在ApneaApp中由于在血氧饱和度信息缺乏的情况下误差是可以忽略的。ApneaApp能够通过单独监控胸部运动准确地计算阻塞性睡眠呼吸暂停的数目（ICC=0.9860），没有鼻腔压力传感器直接监控空气流。分
9、析错误分类进一步表明当空气流阻塞很短的时间段（10-15s）时ApneaApp错过阻塞性睡眠呼吸暂停事件。这是因为这件事在呼吸力/运动中可能导致更少的明显变化，但是用于PSG测试中鼻压传感器信号是明显的。检测肢体运动。ApneaApp使用突然改变呼吸运动的周期性检测肢体运动。我们利用PSG研究中肢体运动传感器作为真实数据。该表显示我们能够准确地检测肢体运动不需要人身体部位安装传感器。睡眠时间估算误差。我们通过比较身体运动（ApneaApp）和大脑活动（EEG数据）的睡眠时间估算。平均值和中值得误差是和27min。ApneaApp对于那些醒着并且躺在床上没有肢体运动并试图入睡的患者们倾向高估睡眠
10、时间。ApneaApp睡眠时间精度是可以用来诊断睡眠呼吸暂停的。我们还注意到在实践中患者可以直接提供这些关于超长清醒时间的反馈，从而进一步提高我们的估算。肢体运动和睡眠时间估算。为了计算AHI，我们需要测量总睡眠时间。在临床PSG研究中，在评分过程中使用脑电图（EEG）信息分步骤计算总睡眠时间。由于ApneaApp没有脑部活动数据，它间接地通过肢体运动测量睡眠时间；没有肢体运动作为患者睡着的一个指标。我们评估ApneaApp的精度首先检测非呼吸的肢体运动，然后再估算总睡眠时间。肢体运动检测精度。我们在呼吸运动的周期中通过突然改变来检测非呼吸肢体运动（看3.2.2）。为了评估这个，我们使用PSG
11、研究的肢体运动传感器作为真实数据。在PSG数据中每30s时期被注释运动信息；我们认为每一个时期作为一个事件。当肢体运动用过ApneaApp被检测时缺少一个（事件）我们计算一个假阳性以及当ApneaApp在PSG数据中没有检测到肢体运动的存在我们就记一个假阴性结果显示在37为患者中假阳性和假阴性的数目。结果显示ApneaApp在1281个肢体运动时期中1238个可以准确地被检测。ciw，ApneaAPP错误分类在整个37位患者中只有59个时期是肢体运动。这是预期的，因为肢体运动产生明显的反射信号变化并且可以很容易区别于呼吸运动。因此我们可以得出结论ApneaApp可以准确地检测身体运动不需要在人
12、的部位安装传感器。睡眠时间估算精度。ApneaApp通过从总实验时间减去肢体运动的总持续时间来计算睡眠时间。其次，我们评估如何在PSG研究中使用脑电活动（EEG传感器）计算总睡眠时间的相关物。结果显示在整个37位患者中从ApneaApp和EEG数据里计算总睡眠时间。结果显示平均值和中值得睡眠时间误差分别是36和27min。此外，ApneaApp对于6名患者每小时会高估睡眠时间。这个发生是因为患者半夜醒来躺在床上没有频繁的动作并且努力入睡。大脑活动在此期间是很高的但是一点没有频繁的动作。根本的限制是估算总睡眠时间没有利用脑部活动数据。然而，正如我们接下来所见，ApneaApp的精度在诊断睡眠呼吸
13、暂停中是可接受的。2. 外文原文Contactless Sleep Apnea Detection on SmartphonesWe conducted a clinical sleep study with 37 patients (17 femaleand 20 male) between ages of 23-93 (mean: 50) for a total of 296 hours and compare the results from ApneaApp with the PSG study reports. The study was conducted at the sleep
14、 laboratory in the UW Medicine Sleep Center at Harborview.Participants.The patients who participated in our study were examined by a sleep physician for common sleep disorders like excessive snoring or daytime fatigue and prescribed to undergo the in-laboratory polysomnography (PSG) study. The sleep
15、 lab is equipped to conduct PSG studies for a maximum of eleven patients per night; we randomly choose up to five subjects per night for our study. We do not screen patients based on their gender, race or national origin, but only consider adults. The patients who participated in our study were not provided any monetary benefits. We note two key points: First, our participant group included both patients undergoing the regular PSG study to diagnose sleep a
