Cluster analysis: A new technology for the evaluation of oximetry and airflow waveforms in obstructive sleep apnea

Abstract

A new diagnostic method is described which identifies the presence of waveform clusters indicative of OSA, and an illustrative OSA screening system is presented which applies the new cluster analysis method to the oximetry waveform. Rather than using the conventional identification of an excess average number of isolated events to infer the presence of upper airway instability, cluster analysis identifies a prolonged spatial pattern of clustered waveforms derived from the underlying mechanism of OSA. The illustrative screening system includes a microprocessor which divides the basic timed oxygen saturation waveform into slope defined dipoles and then further classifies sequential components of the waveform as slope and interval derived “objects” for microprocessor analysis. The microprocessor then performs an analysis of the objects to further derive more complex objects called coupled oscillations and slope clusters. Each new sequential object is added if it has suitable spatial relationships, and occurs in acceptable order and time interval. The building of complex objects from the repetitive derivation of basic objects along a timed waveform exploits the unique self perpetuating physiological events which underlie the propagation of OSA. The identification and comparison of these objects are then used to determine the presence of sleep apnea. The method can also be applied to a secondary plot of a flow signal parameter such as the maximum exhaled CO₂ or the mean attenuation of the inspiratory loop as a function of time. The utilization of cluster based recognition of events to improve the conventional AHI and DI averaging methods of diagnosis is also discussed. In addition, the differentiation of three basic oxygen saturation cluster types and their potential relevance to the induction of sustained ischemia and cardiovascular morbidity are discussed.

Abstract

Es wird eine neue diagnostische Methode beschrieben, mit der die Wellenformcluster festgestellt werden, die eine obstruktive Schlafapnoe (OSA) indizieren. Außerdem wird ein bildgebendes OSA-Screeningsystem vorgestellt, das sich der neuen Methode der Clusteranalyse aus der Wellenform der Oxymetrie bedient. Anstatt die konventionelle Identifikation einer Durchschnittszahl aus einer großen Menge von isolierten Vorgängen zu benutzen, um daraus auf eine Instabilität der oberen Atemwege zu schließen, identifiziert die Clusteranalyse ein längeres Raummuster von Cluster-Wellenformen aus dem zugrundeliegenden Mechanismus der OSA. Zu dem bildgebenden Screeningsystem gehört ein Mikroprozessor, der die grundlegende, zeitlich erfaßte Wellenform der Sauerstoffsättigung in Dipole aufteilt, die aus der Amplitudenneigung definiert sind, und weiter dann die sequentiellen Komponenten der Wellenform als aus Neigung und Intervall abgeleitete „Objekte“ für die Mikroprozessoranalyse klassifiziert. Der Mikroprozessor analysiert dann die Objekte, um daraus weitere, komplexere, Objekte abzuleiten, die als gekoppelte Oszillationen und Neigungs-cluster bezeichnet werden. Jedes folgende Objekt der Sequenz wird angefügt, wenn es geeignete räumliche Beziehungen aufweist und in akzeptabler Ordnung und ebensolchem Zeitintervall auftritt. Der Aufbau komplexer Objekte aus der repetierten Ableitung von Basisobjekten entlang einer zeitlich definierten Wellenform nutzt die einmaligen, sich selbst wiederholenden physiologischen Vorgänge, auf der das Fortbestehen der OSA beruht. Die Identifikation und der Vergleich dieser Objekte werden zur Befundung von OSA genutzt. Die Methode kann auch auf ein sekundäres Phänomen eines Flowparameter-Signals angewandt werden, etwa die maximale Ausatmung von Kohlendioxid oder die mittlere Dämpfung der inspiratorischen Schleife als einer Zeitfunktion. Ebenfalls diskutiert wird die Nutzung der Clusteranalyse als Methode der Erkennung von Vorgängen zur Verbesserung der konventionellen diagnostischen Methoden mit Hilfe der durchschnittlichen AHI und DI-Werte. Außerdem werden die Unterschiede von drei grundlegenden Clustertypen der Sauerstoffsättigung und ihre mögliche Bedeutung für das Angehen eines ischämischen Syndroms und einer kardiovaskulären Erkrankung erörtert.