心電図(ECG)による心拍数のサンプリングを使用したディープラーニングによる睡眠ステージング

これは画像認識でよく利用される、畳み込みニューラルネットワークによって、サンプリングした心拍数から覚醒、浅い睡眠、深い睡眠、レム睡眠など4つの睡眠ステージを判別しています。

概要

心拍数を使用した睡眠ステージングは​​、医療用デバイスと消費者向けデバイスの両方を使用してはるかに簡単に測定できる。この研究では、ディープラーニングを適用して、心電図(ECG)から抽出された瞬間心拍数(IHR)時系列を使用した自動睡眠段階スコアリングのアルゴリズムを作成した。これは30秒ごとの睡眠を4つのクラス(覚醒、浅い睡眠、深い睡眠、および急速眼球運動(REM))に分類、マサチューセッツ総合病院の米国睡眠医学会(AASM)ライセンスの臨床スタッフによってラベル付けされた993人の被験者の独立したデータセットにうまく一般化できることを示している。

国立医学図書館 NIH
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32885052/
Sridhar N, Shoeb A, Stephens P, Kharbouch A, Shimol DB, Burkart J, Ghoreyshi A, Myers L. Deep learning for automated sleep staging using instantaneous heart rate. NPJ Digit Med. 2020 Aug 20;3:106. doi: 10.1038/s41746-020-0291-x. Erratum in: NPJ Digit Med. 2020 Oct 8;3:131. PMID: 32885052; PMCID: PMC7441407.

投稿者: 二本松 哲也

競争原理から共創原理へ SPbD Founder、 OWASP Member 、株式会社ラック セキュリティコンサルタント、総務省事業 テレワーク セキュリティ専門家、IPCC 地球温暖化防止コミュニケーター、キャリア(個人事業主:PG→SE→PL→PM)→ (会社員:システムコンサルティング事業部 部長:情シス、事業企画、プロダクト開発、知財、法務、情報セキュリティ委員会、Pマーク、IT補助金、IPO、在留資格申請、建設業許可申請)