本文是一篇软件工程论文，本文研究的睡眠呼吸暂停检测方法，能有效针对传统PSG监测诊断方法成本昂贵、操作复杂等弊端，利用深度学习技术实现睡眠呼吸暂停自动检测。当前对于最适合进行睡眠呼吸暂停检测的生理信号并不统一，同时利用多模态数据模拟人工判读更为合理。
1绪论
1.1研究背景与意义
睡眠是人体基本的生理需求，有助于调节身体的生理过程和平衡激素，对我们的身心健康至关重要，良好的睡眠有助于提高情绪稳定性和心理抗压能力。睡眠呼吸暂停综合征是一种由上气道部分或完全阻塞引起的常见睡眠呼吸系统疾病，不仅会使人产生白天嗜睡、记忆力下降、持续打鼾等症状，还易导致代谢性紊乱、器官损害等风险，危害人们的睡眠健康[1,2]。因此，及时检测、诊断和治疗具有重要意义。而随着科学技术的发展，人们生活质量不断提高，工作压力也不断增大，这样导致很多人发生睡眠呼吸暂停事件的风险概率增大。睡眠呼吸暂停事件的发生除了受遗传因素、年龄性别、气道天生狭窄等自然因素的影响，肥胖导致过多的脂肪在颈部和喉部周围堆积以及抽烟饮酒等不良嗜好均是主要风险因素。
阻塞性睡眠呼吸暂停(Obstructive Sleep Apnea，OSA)在我国十分常见，在成年人口中大约有17%的女性和34%的男性患病[2]。其定义是阻塞性睡眠呼吸暂停事件的频繁发作，而阻塞性睡眠呼吸暂停事件的机制是由于上气道的完全塌陷导致口鼻气流停止10秒以上，但胸腹运动不会停止[3]。阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的严重后果主要分为以下两个方面:（1）是由睡眠碎片化引起的神经认知功能障碍(白天嗜睡和生活质量下降)；（2）是可能会因为间歇性缺氧而引起心血管疾病(高血压、中风、心肌梗死和心力衰竭)。总体来说，阻塞性睡眠呼吸暂停综合征患者在人群中占比较大且危害极高，这值得在疾病诊断方面引起足够的重视。因此，本文研究主要关注这类疾病。
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1.2国内外研究现状
针对传统PSG诊断繁琐的流程，研究者们开发的睡眠呼吸暂停检测模型只基于部分生理信号。本节将对国内外研究工作进行梳理总结，从以下两个方面进行概述：1）基于单模态模型输入的OSA检测方法；2）基于多模态模型输入的OSA检测方法。由于OSA事件的发生会引起患者各种生理信号的变化，而我们的研究对象也在是面向这些变化的生理信号，主要包括ECG信号、SpO2信号、AF信号、呼吸信号、鼾声、体位等模态。其中，ECG信号是心脏产生电活动的记录，可用于各类生物医学应用，如OSA检测、心率失常检测和运动生理学研究等任务[7]。采用ECG信号进行OSA检测任务的优势主要体现在：第一，可以获得更好的检测性能；第二，信号采集方便且成本较低[2]。SpO2信号是指血液中氧气的含量，正常SpO2的值不应该低于90%，如果人体内血液含氧量低于90%则会出现缺氧。采用SpO2信号进行OSA检测任务的优势主要体现在：第一，滞后性影响较小，检测性能好；第二，成本较低且获取容易，通常是非侵入性的且操作简单，只需要将手指放入脉冲血氧计，通过计算红外和红光的吸收差来估计氧含量[8]。此外，也有部分学者基于多模态的生理信号实现OSA检测任务。
1.2.1基于单模态模型输入的OSA检测方法
当前研究主要基于单模态生理信号，早期基于机器学习的研究主要集中在特征工程和分类器选择两个方面，前者需要大量OSA相关的先验知识，后者需要找到最合适的分类器。因此，早期相关的研究工作都是从上述角度考虑。Gutiérrez-Tobal等人[9]首先从SpO2信号中获取统计、频谱、非线性特征和痒减饱和度指数共16个特征，然后使用基于快速相关的滤波器算法进行特征选择，最后送入以线性判别器为基分类器建立的AdaBoost模型实现对患者的睡眠呼吸暂停检测。Ivanko等人[10]首先从ECG信号中提取时域、频域、光谱时间和小波等24个时频域特征，然后通过对呼吸暂停和正常类的直方图有显著重叠的参数进一步分析得到9个简化特征，为了确定最佳模型进行了基于决策树、判别分析、逻辑回归、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、K近邻和集成学习等分类器的实验，其中采用SVM模型分类准确率最高。
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2论文相关理论知识
2.1 ECG和SpO2数据相关知识
2.1.1心电信号及与睡眠呼吸暂停的关系
心电信号是心脏产生电活动的记录，反映了人体心脏跳动过程中电位的规律性变化，具有周期性[34]。心电信号随时间变化形成的图形称为心电图，而心电图波形分析和心电图衍生的心率是检测睡眠相关呼吸障碍的常用方法。完整周期的心电图如图2-1所示，主要由P波、QRS波群、T波和U波组成，其中可能不明显或完全不可见，这是由于U波较小且振幅较低，导致难以确认。这些波形代表了心脏电活动的不同阶段，一些波形的生理意义如下：
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P波：代表心房的电活动，记录了电信号从窦房结开始传播，引发心房的收缩的过程。
QRS波群：代表心脏的室性肌肉收缩过程，其形状、幅度和持续时间可以反映关于心脏的有关信息。
ST段：代表心肌在收缩后的相对静息状态，正常情况下是水平的。
T波：代表心室肌肉的复极（重新恢复静息状态）过程，通常是一个圆顶形或尖峰形的波峰。U波是心电图中较小的波，是在T波后0.02～0.04秒出現宽而低的波，可能由心舒张时各部产生的负后电位形成。
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2.2深度神经网络相关知识
2.2.1 Transformer编码器
Transformer架构[38]是一种重要的神经网络模型架构，在自然语言处理领域有广泛应用，其核心思想是利用自注意力机制得到输入序列的表征。注意力机制是一种从大量信息中筛选出关键信息，忽略大部分不重要的信息，并将注意力集中在这些重要信息上的方法。而自注意力机制是注意力机制的一种变体，能更好地捕捉数据的内部相关性。对于一个给定的输入序列X={x1，x2，...，xn}∈RN×d，N是特征的总数，d是xn的长度（1≤i≤N），使用转换函数φ(∙)将输入转换到另一个空间，映射出一组Query(Q)、Key(K)和Value(V)，转换函数φ(∙)一般使用全连接层。接下来，将Q与K点乘计算出注意力得分作为V的权重。
2.2.2多模态学习
多模态学习是从多种模态的数据中学习并且提升自身的一类算法，通过建立模型，学习多模态数据中的各种信息，并进行交互和转换。其中核心问题大致分为以下五类：表征、翻译、融合、对齐和协同学习，其中表征和融合是最大的挑战之一。多模态表征是基于单模态表征，可以分为联合表征和协同表征。联合表征将多模态信息一起映射到一个统一的多模态向量空间；协同表征将多模态中各模态映射到各自的表征空间。多模态融合指结合两个或多个模态的信息进行相关任务，可以分为前端融合、后端融合和中间融合。前端融合将各数据融合成单一特征向量，但这种方法往往无法充分利用多模态数据间的互补性，且包含大量冗余信息；后端融合将不同模特数据得到的决策见过进行融合，但这种方法无法充分利用模态间底层特征的相关性；中间融合将不同模态数据转化为高维特征表达后再进行融合，可以灵活选择融合的位置。
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3 基于跨模态多尺度 Transformer 的睡眠呼吸暂停检测方法 .......... 15
3.1 问题的提出 ......................... 15
3.2 算法设计 .............................. 15
4 基于多模态知识蒸馏的睡眠呼吸暂停检测方法 .............................. 33
4.1 问题的提出 ........................ 33
4.2 算法设计 ................................. 33
5 睡眠呼吸暂停检测系统 ...................... 45
5.1 引言 ........................................ 45
5.2 系统需求分析 ................................... 45
5睡眠呼吸暂停检测系统
5.2系统需求分析
本节从两个方面对睡眠呼吸暂停检测系统进行需求分析，一是功能性需求分析，是指系统具有的功能进行介绍；二是非功能性需求分析，是指系统整体的运行表现。
5.2.1功能性需求分析本系统主要包含登陆注册、睡眠呼吸暂停检测和检测结果生成三个功能模块，下面将具体介绍功能性需求分析。
1、登录注册模块
登陆注册模块用例图如图5-1所示，活动图如图5-2所示。用户进入系统后，首先需要登录。在登录界面，用户输入账号和密码，系统后台进行验证确定登陆权限后跳转到检测系统主界面。此外，当首次使用系统时，必须先进行注册。注册时，需要输入用户名和密码，系统会判断用户名是否重复，并根据结果判定是否注册成功。
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6总结与展望
6.1论文工作总结
睡眠呼吸暂停检测综合征作为一种常见的睡眠障碍疾病，早发现早治疗能够降低病情加重的风险。本文研究的睡眠呼吸暂停检测方法，能有效针对传统PSG监测诊断方法成本昂贵、操作复杂等弊端，利用深度学习技术实现睡眠呼吸暂停自动检测。当前对于最适合进行睡眠呼吸暂停检测的生理信号并不统一，同时利用多模态数据模拟人工判读更为合理。为推动健康中国建设，医工交叉结合作为未来重点关注的研究领域，睡眠呼吸暂停综合征的相关研究也包含其中。在此背景下，本文完成的研究工作总结如下：
(1)针对多模态互补信息无法有效交互的问题，提出了一种基于跨模态多尺度Transformer的睡眠呼吸暂停检测方法。整体结构可以分为以下三个模块：浅层特征提取模块、跨模态交互模块和线性分类器。首先，将预处理后的ECG和SpO2信号作为浅层特征提取模块的输入，利用CNN+RNN的经典架构实现对生理信号的特征提取，同时通过通道注意力实现对重要特征通道信息的筛选。其次，利用多头注意力的结构，检测OSA位置在不同尺度下与其它位置的不一致性。并结合共注意力结构进行跨模态交互，实现跨模态信息交换和整合。最后，跨模态交互和串联后的输出特征计算其均值和标准差，送入全连接层中，通过Softmax得到分类结果。相比现有检测方法，该方法在三个公开数据集中都能获得更好效果，各项评价指标也均有一定提升。此外，该方法在医院数据集中也进行了相关临床实验，取得了不错的效果。
(2)针对多模态方法参数量大且无法应对模态缺失的问题，为了更好地进行不完整多模态学习，提出了一种基于多模态知识蒸馏的睡眠呼吸暂停检测方法。其中教师网络模型选用第三章的多模态方法，学生网络模型则只需要选择一个模态作为输入。整体结构根据教师网络抽象为三个阶段，分别计算三个蒸馏损失，最后将这些损失以一定权重分配与原始分类损失结合起来训练学生网络模型。首先，由于师生网络模型的输入不一致，导致直接匹配师生模型特征不合适。因此，设计了一个新型基于关系的蒸馏模块，通过计算特征之间的关系而不是特征间的直接差异。教师网络包含了各模态互补信息和特定信息，而这种方法利用可学习的参数平衡ECG和SpO2两种模态特征的重要性，计算关系矩阵之间相似性，利用信息熵获取重要信息的分布情况，指导特定模态的学生模型学习教师模型的多模态特征信息。
参考文献（略）