Abstract: D. Padovano, A. Martinez-Rodrigo, J. M. Pastor, J. J. Rieta, R. Alcaraz (2023)

Obstructive sleep apnea (OSA) is a substantial health risk often associated with severe cardiovascular diseases, yet it frequently goes undiagnosed by the prohibitive cost of gold standard's polysomnography. This study aims to improve OSA detection by comparing traditional machine learning (ML) methods with a modern deep learning (DL) approach based on AlexNet, specifically those utilizing recurrence quantification analysis (RQA) and general recurrence plots (GRPs) in heart rate variability (HRV). Publicly available PhysioNet databases were used, with ECG recordings divided into one-minute intervals. Following TRIPOD guidelines, the results show that the employed DL model outperforms traditional ML models in terms of overall accuracy. More importantly, the AlexNet-based model achieves a better balance between sensitivity and specificity compared to standard classifiers. This study emphasizes DL's potential in enhancing OSA detection through HRV analysis with RQA and GRPs, advancing research in this crucial healthcare area.

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Comparison of Machine Learning and Deep Learning Methods Based on Recurrence Analysis for Obstructive Sleep Apnea Detection