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

志を持った人たちと、夢に向かって共に働くことが私の誇りです。 セキュリティコンサルタント、キャリア(個人事業主 PG→SE→PL→PM→ 会社員 ITコンサル 兼 情シス)、資格(2級知的財産管理技能士、個人情報保護士)、IPCC 地球温暖化防止コミュニケーター