Identifying sleep apnoea and hypopnoea episodes from respiratory polygraphy signals

• Autores: Dayana Lizethe Guzmán Sierra, Mariano Carreño León, Luz Helena Camargo Casallas
• Localización: Revista Colombiana de Psiquiatría (RCP), ISSN 0034-7450, Vol. 46, Nº. 2, 2017, págs. 88-94
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Identificación automática de episodios de SAHS utilizando seriales de poligrafía respiratoria
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    Resumen Objetivo: Diseñar un sistema de apoyo diagnóstico para el síndrome de apneas-hipopneas del sueño (SAHS) utilizando conocimientos basados en media móvil, capaz de identificar episodios de SAHS a partir de una base de datos de poligrafía respiratoria (PR). Métodos: Se analizaron las señales de poligrafía respiratoria (flujo aéreo nasobucal, movimiento toracoabdominal y pulsioximetría) de 23 pacientes con sospecha de SAHS (edad, 28-68 años; índice de masa corporal, 25,1-42,5), obtenidas de una base de datos pública. Resultados : Se identificaron y se clasificaron episodios de apnea y hipopnea. Conclusiones: Se detectaron los episodios de SAHS utilizando señales de poligrafía respiratoria cuya implementación en una interfaz gráfica permite la visualización del inicio, la duración, el tipo, la saturación de oxígeno y la pulsioximetría de cada episodio, y se puede emplear como herramienta de apoyo al diagnóstico del trastorno del sueño.

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    Abstract Objective: To design a diagnostic support system for sleep apnoea and hypopnoea syndrome (SAHS) using moving average based on knowledge, able to identify SAHS episodes from a respiratory polygraphy (RP) database. Methods: An analysis was made of data obtained from a public database, that included the RP signals, nasobucal airflow, thoracoabdominal movement, and pulse oximetry of 23 patients between 28 and 68 years with suspected SAHS, and with a body mass index (BMI) from 25.1 to 42.5. Results: The identification and classification of episodes of apnoea and hypopnoea was obtained. Conclusions: The algorithm designed identified episodes of SAHS using polygraphy signals, which by implementating in a graphical interface allows visualisation of onset, duration, type, oxygen saturation, and pulse oximetry of each episode, and can be used as a support tool for the diagnosis of sleep disorders.