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多導睡眠呼吸監測儀（Ｐｏｌｙｓｏｍｎｏｇｒａｐｈｙ， ＰＳＧ）在自動識別呼吸事件方面具有較高的能力，尤其是對于阻塞性和中樞性睡眠呼吸暫停的識別。以下是其自動識別能力的一些關鍵點：
多參數監測：ＰＳＧ能夠同時監測多個生理參數，包括腦電圖、眼動圖、肌電圖、心電圖、胸腹呼吸運動、口鼻氣流、血氧飽和度等。這些參數的綜合分析有助于準確識別不同類型的呼吸事件。
阻塞性呼吸暫停：ＰＳＧ通過監測胸腹呼吸運動和口鼻氣流來識別阻塞性呼吸暫停。當氣道阻塞時，盡管胸腹呼吸運動仍然存在，但口鼻氣流顯著減少或消失，同時伴有血氧飽和度下降。
中樞性呼吸暫停：ＰＳＧ通過監測胸腹呼吸運動和口鼻氣流來識別中樞性呼吸暫停。在這種情況下，胸腹呼吸運動和口鼻氣流同時消失，表明呼吸中樞未能發出呼吸指令。
低通氣事件：ＰＳＧ能夠識別低通氣事件，即呼吸氣流強度較基礎水平降低５０％以上，并伴有血氧飽和度下降≥４％。
智能分析軟件：現代ＰＳＧ設備通常配備智能分析軟件，能夠自動識別和分類呼吸事件。這些軟件通過復雜的算法和機器學習技術，提高了自動識別的準確性和效率。
人工審核：盡管自動識別能力較強，但為了確保準確性，通常還需要經過專業醫生的人工審核和確認。醫生會根據ＰＳＧ記錄的數據和圖形，對自動識別的結果進行驗證和修正。
綜上所述，多導睡眠呼吸監測儀在自動識別阻塞性和中樞性呼吸事件方面具有較高的能力，但最終的診斷和治療方案仍需結合醫生的專業判斷。
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