Marco Ross

对智力障碍人群进行心率和呼吸率变异性分析以估算呼吸暂停-低通气指数

使用胸部佩戴的加速度测量法进行过夜睡眠分期

使用ECG，呼吸努力和神经网络估计阻塞性睡眠呼吸暂停的严重程度

使用 β 受体阻滞剂的患者基于心肺的睡眠分期的性能

自主觉醒检测和心呼吸睡眠分期提高家庭睡眠呼吸暂停测试的准确性

基于胸骨上压力传感器的心肺信号的睡眠阶段估计算法

一种计算效率高的临床人群可穿戴睡眠分期算法

使用人工智能对睡眠进行评分可以量化睡眠阶段的模糊性: 基于多个专家评分器和自动评分的催眠

一切都在手腕上: 临床人群中的可穿戴睡眠分期与参考多导睡眠图

在睡眠障碍人群中使用心率变异性，身体运动和递归神经网络进行自动睡眠分期