Unobtrusive measurement of sleep disordered breathing in the home

在家中对睡眠呼吸障碍进行不显眼的测量

基本信息

  • 批准号:
    8629561
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 38.5万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2010
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2010-07-01 至 2016-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Project Summary The long-term goal of our project is to develop tools that can be used to diagnose and assess sleep disorders unobtrusively in a patient's home. Sleep disorders and sleep deprivation are significant public health problems. The U.S. Institute of Medicine estimates that 70 million Americans suffer from chronic, treatable sleep disorders. One of the most common and problematic sleep disorders is obstructive sleep apnea (OSA), where a partial collapse or obstruction of the pharyngeal airway results in intermittent reduction in blood oxygen saturation and disruption of sleep. The traditional gold standard for diagnosing and monitoring these disorders is overnight polysomnography (PSG). Unfortunately PSG is an expensive, obtrusive, and inconvenient test in which multiple sensors are attached to patients who are already struggling with sleep. A simpler tool used to screen for sleep disordered breathing (SDB) in a patient's home over multiple nights would help clinicians decide if PSG is indicated, providing a much needed and currently unavailable window into a patient's apnea status over multiple nights in their natural sleep environment. In this study, we will continue our efforts to understand how load cells could be used for this purpose. We have used load cells under the supports of the bed to quantify the frequency and severity of apneas and hypopneas. We now seek to understand how this system could be simplified and used effectively in a home setting. Our Specific Aims are: (1) to develop improved algorithms to detect lying position on the bed during load cell collection~ (2) develop algorithms to separate the breathing and movement signals from two individuals sharing a bed~ and (3) to determine the most effective minimal configuration of load cells (number, location, and loading) that can be used to accurately measure the severity of sleep apnea.
项目概要 我们项目的长期目标是开发可用于诊断和评估睡眠的工具 患者家中不引人注目的疾病。睡眠障碍和睡眠不足是严重的公众问题 健康问题。美国医学研究所估计,有 7000 万美国人患有慢性、 可治疗的睡眠障碍。最常见和最有问题的睡眠障碍之一是阻塞性睡眠障碍 睡眠呼吸暂停 (OSA),咽部气道部分塌陷或阻塞导致 血氧饱和度间歇性降低和睡眠中断。传统的黄金标准 用于诊断和监测这些疾病的方法是夜间多导睡眠图 (PSG)。 很遗憾 PSG 是一种昂贵、烦人且不方便的测试,其中多个传感器连接到 已经睡眠困难的患者。用于筛查睡眠障碍的更简单的工具 连续多个晚上在患者家中进行呼吸 (SDB) 将有助于临床医生确定 PSG 是否 表明,提供了一个急需且目前无法获得的窗口来了解患者的呼吸暂停状态 在自然睡眠环境中度过多个夜晚。在本次研究中,我们将继续努力 了解如何将称重传感器用于此目的。我们在支架下使用了称重传感器 床以量化呼吸暂停和呼吸不足的频率和严重程度。我们现在寻求 了解如何简化该系统并在家庭环境中有效使用。我们的具体 目标是:(1) 开发改进的算法来检测称重传感器期间在床上的躺卧位置 采集~(2)开发算法分离两个人的呼吸和运动信号 共用一张床〜和(3)确定称重传感器最有效的最小配置(数量, 位置和负载),可用于准确测量睡眠呼吸暂停的严重程度。

项目成果

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专著数量(0)
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会议论文数量(0)
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