睡眠监测系统以及与之联动的环境家电用于提升睡眠质量的应用展望(3)
对算法的性能评估包含了很多维度。
对于体征算法,平台提供了与PSG对标的平均偏差统计、标准方差统计以及相关性统计。以心率为例,在我们当前睡眠数据库中所收集到的52例有效参比数据(心率点数9726)当中,心率测量的准确性指标如下:
平均偏差:-1.43,标准方差:2.49,相关度r2=0.94。
其中心率采样点的数值范围覆盖50-110,呈正态分布(如图3)。
对于睡眠分期算法,平台不但可以得到当前版本算法相对于PSG的性能规格,还可以图形化显示整个案例睡眠过程中的趋势对比,使开发者对于算法的缺陷一目了然,很大程度提升了开发者的开发能力和开发效率。下图(图4)是一个睡眠案例的整个睡眠过程。图中显示了我们所开发的监测系统与PSG的同步图形化数据。
其中绿色是PSG的心率读数,红色是被测设备的心率读数,橙色是PSG的睡眠分期结果,蓝色是被测设备的睡眠分期结果。这里,PSG的睡眠分期结果由ICSD3的5个阶段映射为清醒、浅睡、深睡3个阶段。统计结果表明,睡眠分期的结果与PSG吻合度达到了75.29%的水平 ......
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