A System for the Analysis of Snore Signals

AbstractSleep apnoea syndrome (SAS) is a disease consisting in the nocturnal cessation of oronasal airflow at least 10 seconds in duration. The standard method for SAS diagnosis is the polysomnographic exam (PSG). However it does not permit a mass screening because it has high cost and requires long term monitoring.This paper presents a preliminary software system prototype for snoring signal analysis, whose main goal is to support the doctor in SAS diagnosis and patient follow-up. The design of the system is modular to allow a future hardware implementation in a portable device for personal snore collection and monitoring

Options of detection and evaluation of snore

Práce má za úkol zabývat se problematikou detekce a vyhodnocení chrápání bezkontaktním způsobem. Zahrnuje seznámení se signálem chrápání jako projev nemoci, jeho detekci za pomoci akustických senzorů, metodiku příslušného zpracování dle dostupných znalostí, dále obsahuje algoritmizaci a následné nastínění hodnocení celého procesu. Cílem práce je ověřit vybrané možnosti pomocí dostupného přístrojového vybavení, možnosti zpracování a vyhodnocování dat z realizovaných měření.This work is made to deal with the issue of detection and evaluation of snore in a way of contactless method. It includes familiarization with a snoring signal as the manifestation of the disease, detection by an acoustic sensor, the appropriate processing methodology based on available knowledge, algorithmization and outline ratings of the process. The purpose of this pidgin is to verify selected options using the available instrumentation, data processing and evaluation of the implemented measurements

Options of detection and evaluation of snore

72 stran, 7 stran příloh :barevné ilustrace, tabulky, grafy +1 CD-ROMPráce má za úkol zabývat se problematikou detekce a vyhodnocení chrápání bezkontaktním způsobem. Zahrnuje seznámení se signálem chrápání jako projev nemoci, jeho detekci za pomoci akustických senzorů, metodiku příslušného zpracování dle dostupných znalostí, dále obsahuje algoritmizaci a následné nastínění hodnocení celého procesu. Cílem práce je ověřit vybrané možnosti pomocí dostupného přístrojového vybavení, možnosti zpracování a vyhodnocování dat z realizovaných měření

Aplicación para la recomendación de diagnóstico de apnea del sueño

El Síndrome de Apneas-Hipoapneas del Sueño (SAHS) es uno de los trastornos del sueño más comunes. Este síndrome tiene un impacto social y económico muy elevado, debido a los efectos de la escasez de descanso durante la noche: puede reducir la productividad en el trabajo, aumentar el riesgo de accidentes a la hora de conducir un vehículo o incluso dar lugar a otras enfermedades graves. Según los estudios aproximadamente el 90% de las personas que padecen esta enfermedad a nivel mundial no están diagnosticadas. Esto puede deberse al alto coste del estándar de diagnóstico, la polisomnografía, o a la escasa disponibilidad de camas en los hospitales en relación a la población mundial. Por estas razones, es importante poder contar con un sistema de recomendación de diagnóstico de SAHS de bajo coste, no invasivo, sencillo de utilizar y accesible para un alto porcentaje de la población. En el presente Trabajo de Fin de Máster se ha desarrollado un protocolo de registro de eventos respiratorios nocturnos a través de una aplicación para móviles. La aplicación es capaz de adquirir información biométrica del paciente y realizar de forma automática el registro de sonidos respiratorios durante la noche. Para validar el protocolo de recogida de sonidos respiratorios y su calidad, se reclutaron una serie de voluntarios que realizaron el registro con el teléfono móvil a la vez que realizaban una prueba de poligrafía domiciliaria con el dispositivo que graba los sonidos, registra la saturación de oxígeno en la sangre y recoge el resto de datos de esta prueba. En este trabajo también se ha comparado la calidad del sonido registrada con el dispositivo clínico y con el móvil.The Obstructive Sleep Apnea Syndrome (OSAS) is one of the most common sleep disorders. This syndrome has a very big social and economic impact, due to the effects of the lack of rest during the night: it can reduce productivity at work, increase the risk of accidents when driving a vehicle or even lead to other serious diseases. According to studies, approximately 90% of people with this disease are not diagnosed. This may be due to the elevated price of the standard diagnostic test, the polysomnography, or the scarce availability of beds in hospitals in relation to the world’s population. For these reasons, it is important to have a low-cost, non-invasive, simple to use and accessible SAHS diagnostic recommendation system for a high percentage of the population. In this Master’s Thesis, a nocturnal respiratory event recording protocol has been developed through a mobile application. The application is able to acquire biometric information from the patient and automatically record respiratory sounds at night. To validate the protocol for the collection of respiratory sounds and their quality, a series of volunteers were recruited who made the registration with the mobile phone while performing a home polygraph test with the device that records the sounds, the oxygen saturation in the blood and collects the rest of the data from this test. In this work, we have also compared the quality of the recorded sounds with the clinical device and with the mobile phone