ระบบวินิจฉัยภาวะหยุดหายใจขณะหลับโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมและการคัดเลือกฟีเจอร์
- ชื่อนักเรียนผู้จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
ธีร์ เมธีพิทักษ์ธรรม
- อาจารย์ที่ปรึกษาโครงงานวิทยาศาสตร์
ธีรวิทย์ วิไลประสิทธิ์พร, พัฒนพันธ์ สิงห์สวัสดิ์
- โรงเรียนที่กำกับดูแลโครงงานวิทยาศาสตร์
- ปีที่จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
บทคัดย่อโครงงานวิทยาศาสตร์
Sleep Apnea has been noticed by respiratory specialists since the 1950s as it can lead to major health conditions such as high blood pressure, stroke, and lack of concentration. However, the standard measure, polysomnography, has disadvantages in terms of cost and time. There were a number of studies trying to make this task automatic. This study proposes a method to continuously diagnose sleep apnea. The method is a deep metric learning model that works well when data imbalance takes place. This study utilizes features from the feature engineering approach. The features comprise oxygen concentration in blood vessels related information. It is also able to use low-cost photoplethysmography (PPG), which can be easily collected by wearable devices or pulse oximeters, as an input signal and employ neural network to extract the features. The preliminary model of this experiment, which consists of a deep metric learning module, achieved more than 98% in accuracy and 90% in F1-score in the HeartBEAT dataset, which provides clean overnight polysomnography signals including PPG. It has been shown the feasibility of developing this model to gain higher performance. The MESA dataset, as opposed to HeartBEAT dataset, does not have such clean signals. It will be used to investigate how to improve performance in poor signal quality. Our study will aid clinicians in screening patients to take a sleep test and post-treatment follow-up.