为了便于训练所述分类器算法，最初临床医生对上述两个数据集进行预分类。在 ResMed的驻地临床专家对在30分钟的片段中的所述每个记录进行划线，其中主要事件的 名称通过具有PSG软件的计算机通过离线视觉检查的方式确定。将所述事件指定为五种一 般类型的事件中的一种： 1. 没有呼吸暂停 2. CSR 3. OSA 4. 混合型呼吸暂停 5.组合事件 最为预分类过程的结果，每8小时记录总共产生16个非重叠的时元，每个具有特定类 别的主要事件。在EssenEmbla训练集中，包括90名患者，供1440类数据能够用于训练。任 何剩余的少于30分钟的时元不进行评估。然而，所述剩余的时元可选择作为大于患者的几 个呼吸周期的任何周期。例如，所述剩余的时元可大于5分钟。最优选的剩余的时元可以 为30分钟。
[0058] 在预划线过程，临床专家利用可获得的PSG通道记录来帮助确定主要事件，并为 每个半小时片段分配名称。这些记录包括鼻流量、数字血氧饱和度、呼吸努力的测定、通过 引力指标测定的睡眠姿势、心律、脑电学（EEG)、心电图（"ECG")、肌电图（"EMG")以及眼电 图（"E0G")。使用这些预分类的训练集的名称，通过计算机处理器和软件将所述血氧饱和 度和流量记录分割成用于分析的精确的30分钟非重叠数据的时元。选择特定预分类的事 件的时元，之后用于研宄特定特征，以用作CSR的指示。通过将所述数据预分类为半小时时 元，在所述整个记录长度上，没有消弱特定短期特征的量。
[0059] 对于每个时元时间的划分都要以考虑到每个CSR事件长度和典型发生为基础。对 于周期长度大于平均90秒的CSR的消长模式，假设氧饱和度的去饱和和再饱和速度类似， 那么在半小时中可俘获20个连续周期的CSR，这对于分析是足够的。根据美国睡眠医学科 学院（AASM) 1999出版的PSG诊断指示的标准方针，将温和的阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA)定 义为在记录中发现在平均每小时5至15个的事件中有超过10秒的呼吸暂停。在存在温和 的OSA的30分钟的时元中，在半小时中至少有2. 5个事件。
[0060] 使用贝叶斯分类技术形成所述判别界线。该方法适用于通常的分布式数据，目的 是寻找以最低风险将两种类别（CSR和非-CSR)最优的分开的区别。也可使用其他的分类 方法导出所述判别界线。这样的例子可能包括神经网络或临近算法。
[0061] 图9展示了在不同时元基础上的判别界线以及其与经训练的数据分布的关系。直 线代表线性判别函数，椭圆线代表经贝叶斯分类的二次判别函数。所述判别函数将所述空 间划分为CSR区和非-CSR区。
[0062] 图10和11展示了经训练的判别界线应用于在不同时元基础上的验证测试数据 集。可使用下面一系列的步骤导出全部SpO2记录的整体概率。
[0063] 1.使用s形函数映射到所述判别界线的垂直距离来计算概率
【主权项】
1. 一种用于指示潮式呼吸的存在的计算机实施方法，该方法通过由血氧饱和度信号测 得的血氧饱和度水平来指示潮式呼吸的存在，所述方法包括： 从所述血氧饱和度信号中识别并去除伪影的血氧饱和度周期，以产生第二信号； 借助处理器来确定所述第二信号中的再饱和连续周期的平均长度，并基于所确定的平 均长度的范围来产生潮式呼吸的正性指示。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当确定的所述平均长度的范围超过预定 阈值时，产生所述正性指示。
3. 根据权利要前面任意一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述方法还包括利用 滤波器过滤所述第二信号，以去除高频。
4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述滤波器为数字有限冲击响应（FIR)滤 波器。
5. 根据权利要求3或4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述滤波器具有O至 0.IHz的通频带，0. 1至0. 125Hz过渡频带以及高于0. 125Hz的阻带。
6. 根据权利要求3-5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括对所述第 二信号进行频率分析，以确定氧饱和度水平的振荡范围，其中，当振荡的周期时间长度大于 阈值时，产生潮式呼吸的正性指示。
7. 根据权利要求3-5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述第二信号经傅里叶分 析，以确定氧饱和度水平的振荡范围，其中当傅里叶谱中约0.02Hz处出现峰时，产生潮式 呼吸的正性指示。
8. 根据权利要求3-5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述第二信号经小波分析， 以确定在氧饱和度水平的振荡，其中振荡的周期时间长度大于阈值时，产生潮式呼吸的正 性指示。
9. 根据权利要求1-8中任意一项所述的方法，其特征在于，通过检测在所述血氧饱和 度信号中最初的尖锐的负尖峰接着在所述血氧饱和度信号中尖锐的正尖峰来识别所述伪 影的血氧饱和度周期。
10. 根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述负尖峰具有小于-10%氧饱和度的 值，所述正尖峰具有大于10%氧饱和度的正值。
11. 根据权利要求1-10中任意一项所述的方法，其特征在于，通过线性插值穿过包含 识别的所述伪影的血氧饱和度周期的所述血氧饱和度信号的区域去除识别的所述伪影的 血氧饱和度周期。
12. 根据权利要求1-11中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括计数在 经过一段时间的所述血氧饱和度信号中测得的血氧饱和度信号的样本的总数目；通过测得 的经过所述一段时间的所述血氧饱和度信号来确定所述血氧饱和度信号的样本的数目，在 所述一段时间所述氧饱和度水平低于预定阈值；并计算质量指标，该质量指标作为低于所 述预定阈值的血氧饱和度信号的样本的数目的函数。
13. 根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述质量指标确定为低于所述预定阈 值的血氧饱和度信号的样本的数目与测得的所述血氧饱和度信号的样本的总数目的比率。
14. 根据权利要求12-13中任意一项所述的方法，其特征在于，所述预定阈值为预定百 分比阈值。
15. 根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述预定百分比阈值为10%。
16. 根据权利要求1-15中任意一项所述的方法，其特征在于，还包括接收通气流量信 号数据，并确定呼吸暂停或呼吸不足以及呼吸过度的周期性交替的发生。
17. 根据权利要求16所述的方法，其特征在于，还包括： 借助所述处理器，确定与呼吸暂停或呼吸不足以及呼吸过度事件的发生相比、血氧饱 和度水平数据的延迟；和 如果确定的延迟大于预定阈值，则产生潮式呼吸的正性指示。
18. -种用于指示潮式呼吸的存在的计算机实施方法，该方法通过由血氧饱和度信号 和通气流量信号测得的血氧饱和度水平来指示潮式呼吸的存在，所述方法包括： 借助处理器来确定与具有呼吸暂停或呼吸不足以及呼吸过度的通气流量水平数据相 比、血氧饱和度水平数据的延迟；如果确定的延迟大于预定阈值，则产生潮式呼吸的正性指 不O
19. 一种用于训练分类器的计算机实施方法，以根据由血氧饱和度信号测得的血氧饱 和度水平来辨别潮式呼吸，所述方法包括： 对多导睡眠图数据进行预分类，以获得非重叠的时元，每个时元具有特定类别的主要 事件；使用处理器将血氧饱和度和流量记录分割为具有预定时间长度、非重叠的时元； 使用处理器形成判别界线，以使用所述时元来辨别潮式呼吸和非潮式呼吸事件类别。
20. 根据权利要求19所述的方法，其特征在于，所述预定时间长度大于5分钟。
21. 根据权利要求19所述的方法，其特征在于，所述预定时间长度约为30分钟。
22. 根据权利要求19-21中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括，确定 每个事件距所述判别界线的距离，并针对每个时元将所述距离标准化为一概率值。
23. 根据权利要求19-22中任意一项所述的方法，其特征在于，相同长度的时元与所述 记录同样长。
24. 根据权利要求19-23中任意一项所述的方法，其特征在于，所述时元长度约为典型 呼吸不足-呼吸过度序列的长度。
25. -种通过血氧饱和度信号和通气流量信号检测潮式呼吸存在的装置，其中所述装 置从所述血氧饱和度信号中识别并去除伪影的血氧饱和度周期，以产生第二信号；其中，所 述装置确定所述第二信号中的再饱和连续周期的平均长度，并且如果所述平均长度大于预 定阈值，则返回潮式呼吸的正性指示。
26. 根据权利要求25所