Actigraphy数据分析与睡眠障碍自动诊断算法研究

资源摘要信息:"actigraphy-processing" Actigraphy是一个非侵入性的睡眠监测技术，它使用可穿戴设备来记录人体活动的模式。通过分析这些活动数据，可以自动诊断睡眠障碍。本资源集中于学士学位论文代码，提供了使用Actigraphy设备和相关算法进行数据分析和睡眠障碍自动诊断的实现。代码被托管在Github仓库中，可以通过指定的URL访问。 1. Actigraphy技术及其在睡眠障碍诊断中的应用： Actigraphy技术利用腕带式活动监测器等可穿戴设备来追踪人体活动，尤其是夜间睡眠期间的活动。通过分析活动数据，研究者和医生能够评估睡眠模式，包括睡眠的起始和结束时间、睡眠持续时间、夜间觉醒次数等。这些信息对于诊断睡眠障碍，如失眠、睡眠呼吸暂停、不宁腿综合症等都是重要的。 2. 数据处理和算法分析： - SO阈值：指定了活动计数的阈值，用于区分睡眠和觉醒状态。SO阈值越高，对于活动的容忍度越低，更倾向于识别出较少的活动为睡眠状态。 - 时间窗口（分钟）：定义了用于汇总和计算活动的窗口长度。较短的时间窗口可以提供更细致的活动模式变化，但可能会引入更多噪声。 - 角度：涉及数据处理过程中对活动角度的考量，可能用于判断身体姿势变化，影响睡眠质量评估。 3. 算法结果： 提供了算法针对不同的SO阈值、时间窗口和角度组合的结果，包括灵敏度、特异性和准确性等统计指标。这些指标有助于评估算法的诊断能力。 - 灵敏度（%）：反映了算法正确识别睡眠障碍案例的能力，即真阳性率。 - 特异性（%）：表示算法正确排除非睡眠障碍案例的能力，即真阴性率。 - 准确性（%）：综合考量了算法对睡眠障碍的正确识别率和正确排除率。 4. GitHub资源链接： 如果Github仓库中的.ipynb文件无法加载，提供了一个备用的nbviewer链接，以便用户可以查看和运行Jupyter Notebook代码。这表明源代码可能被编码成Jupyter Notebook格式，这是一种常用于数据分析和科学计算的交互式环境。 5. Jupyter Notebook标签： Jupyter Notebook是一种开放源代码的Web应用，允许创建和分享包含实时代码、方程、可视化和叙述性文本的文档。它支持多种编程语言，常用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等任务。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： "actigraphy-processing-main"可能是指示项目或代码库中主要工作目录的名称。这通常是存放主要代码、数据文件和文档的地方。 通过本资源集，学习者和研究人员可以获得实际使用Actigraphy设备与数据处理算法的知识，以及如何在Jupyter Notebook中操作和分析这些数据。这对于理解和开发自动化的睡眠障碍诊断工具具有很高的实用价值。同时，通过查看算法测试结果，用户可以了解不同参数设置对诊断性能的影响，并据此调整或选择最适合的参数组合。