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睡眠呼吸暂停（Sleep apnea）是一种常见的睡眠障碍，表现为在睡眠过程中呼吸暂停或变浅。这种病症可能会持续几秒钟到几分钟，并且可能会多次发作。睡眠呼吸暂停被分为三种类型：阻塞性睡眠呼吸暂停、中枢性睡眠呼吸暂停和混合性睡眠呼吸暂停。阻塞性睡眠呼吸暂停是最常见的类型，其发生是由于呼吸道在睡眠中部分或完全堵塞而导致的。中枢性睡眠呼吸暂停则是由于呼吸中枢功能异常引起的。有一些常见的症状包括打鼾、瞬醒、嗜睡白天以及注意力不集中。睡眠呼吸暂停可以对睡眠质量和身体健康产生负面影响，包括疲劳、抑郁、高血压和心脏病等。
要运行检测睡眠呼吸暂停的代码，您可以下载dreem_lstm.ipynb笔记本，并使用Google Colab打开它。在笔记本中，您需要下载数据并进行模型训练。
至于引用、和，它们似乎不相关于睡眠呼吸暂停的主题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

Sleep Apnea Database

Sleep Apnea Database是一个包含睡眠呼吸暂停（Sleep Apnea）相关数据的数据库。该数据库包括了来自不同受试者的心电图（ECG）记录和其他相关信息。有两个常见的Sleep Apnea数据库，即Physionet的呼吸暂停ECG数据库和UCDDB数据集。

Physionet的呼吸暂停ECG数据库包含了来自35个受试者的记录，分为正常组（C类），临界线组（B类）和呼吸暂停设置（A类）。这些受试者的平均年龄分别为33、46和50岁，年龄范围在27到63岁之间。他们的呼吸暂停低通气指数（AHI）在0到83之间变化。每组的录音时间约为7-10小时。

UCDDB数据集包括来自25名睡眠呼吸障碍者的通宵多导睡眠图。受试者的年龄在28至68岁之间，体重在59.8公斤至128.6公斤之间。该数据集的ECG记录的采样率为125 Hz。记录已由专业记分员按一分钟进行分段，并标记每个段中的呼吸暂停事件。这个数据集可以从PhysioNet网站获取。

这些Sleep Apnea数据库可以用于研究和开发睡眠呼吸暂停的检测算法和模型。研究人员可以使用这些数据来训练和评估睡眠呼吸暂停的诊断和监测系统。这些数据库对于改善睡眠呼吸暂停的预防和治疗具有重要意义。