Deep learning-based automatic scoring of drug-induced sleep endoscopy in obstructive sleep apnea
Rattachement africain : kr, Éthiopie, pr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Polysomnography is the standard tool for assessing obstructive sleep apnea (OSA) severity; however, it does not provide information regarding the anatomical site or extent of upper airway obstruction. Drug-induced sleep endoscopy (DISE) serves as a dynamic method to evaluate airway collapse under sleep-like conditions, thereby helping to bridge this gap. However, its clinical utility is limited by inter-observer variability and subjectivity in interpretation. We developed internally and externally validated deep learning models utilizing convolutional neural networks based on EfficientNet-B2 and Attention Multiple Instance Learning to predict the degree of airway obstruction (DISE-V-obs, DISE-OTE-obs) and the primary cause of obstruction (DISE-OTE-cause) using DISE videos from 1904 patients across five Korean hospitals. The F1 scores for DISE-V-obs, DISE-OTE-obs, and DISE-OTE-cause were 84.7%, 74.7%, and 88.2%, respectively. These objective predictions of obstruction degree and primary cause may enhance clinical decision-making and treatment planning for patients with OSA.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Deep learning-based automatic scoring of drug-induced sleep endoscopy in obstructive sleep apnea
- Date Crossref
- 28/04/2026
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Dongguk University Ilsan Hospital Department of Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Pusan National University Yangsan Hospital Department of Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Gachon University Department of Biomedical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Gachon University Gil Medical Center Medical Devices R&D Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Seoul National University Bundang Hospital Department of Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Samsung Medical Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Sungkyunkwan University Department of Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Chonnam National University Department of Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Kyungpook National University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Seoul National University Department of Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Pusan National University Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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New Generation University College Éthiopie (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
Department of Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery — Dongguk University Ilsan Hospital, Department of Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery — Pusan National University Yangsan Hospital et Department of Biomedical Engineering — Gachon University, avec 9 autres affiliations. Pays d’affiliation : Éthiopie.
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