論文の概要: aSAGA: Automatic Sleep Analysis with Gray Areas
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02032v1
- Date: Tue, 3 Oct 2023 13:17:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-04 14:22:38.329358
- Title: aSAGA: Automatic Sleep Analysis with Gray Areas
- Title（参考訳）: 浅賀:灰色領域による自動睡眠分析
- Authors: Matias Rusanen, Gabriel Jouan, Riku Huttunen, Sami Nikkonen,
Sigr\'i{\dh}ur Sigur{\dh}ard\'ottir, Juha T\"oyr\"as, Brett Duce, Sami
Myllymaa, Erna Sif Arnardottir, Timo Lepp\"anen, Anna Sigridur Islind, Samu
Kainulainen, Henri Korkalainen
- Abstract要約: 最新の自動睡眠ステージング手法は、手動睡眠ステージングと同等の信頼性と優れた時間効率をすでに示している。
本稿では,睡眠分析のためのヒューマン・イン・ザ・ループの概念を提案し,臨床ポリソノグラフィー記録と在宅睡眠研究の両方で効果的に機能する自動睡眠ステージングモデル(aSAGA)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.47298967960367
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: State-of-the-art automatic sleep staging methods have already demonstrated
comparable reliability and superior time efficiency to manual sleep staging.
However, fully automatic black-box solutions are difficult to adapt into
clinical workflow and the interaction between explainable automatic methods and
the work of sleep technologists remains underexplored and inadequately
conceptualized. Thus, we propose a human-in-the-loop concept for sleep
analysis, presenting an automatic sleep staging model (aSAGA), that performs
effectively with both clinical polysomnographic recordings and home sleep
studies. To validate the model, extensive testing was conducted, employing a
preclinical validation approach with three retrospective datasets; open-access,
clinical, and research-driven. Furthermore, we validate the utilization of
uncertainty mapping to identify ambiguous regions, conceptualized as gray
areas, in automatic sleep analysis that warrants manual re-evaluation. The
results demonstrate that the automatic sleep analysis achieved a comparable
level of agreement with manual analysis across different sleep recording types.
Moreover, validation of the gray area concept revealed its potential to enhance
sleep staging accuracy and identify areas in the recordings where sleep
technologists struggle to reach a consensus. In conclusion, this study
introduces and validates a concept from explainable artificial intelligence
into sleep medicine and provides the basis for integrating human-in-the-loop
automatic sleep staging into clinical workflows, aiming to reduce black-box
criticism and the burden associated with manual sleep staging.
- Abstract（参考訳）: 最新の自動睡眠ステージング手法は、手動睡眠ステージングと同等の信頼性と優れた時間効率をすでに示している。
しかし、完全に自動化されたブラックボックスソリューションは臨床ワークフローに適応することは困難であり、説明可能な自動的手法と睡眠技術者の仕事との相互作用は、未熟で不十分な概念化されている。
そこで本研究では,睡眠分析のためのヒューマン・イン・ザ・ループの概念を提案し,臨床用ポリソムノグラフィー記録とホームスリープ研究の両方で効果的に機能する自動睡眠ステージングモデル(asaga)を提案する。
モデルを検証するために,3つの振り返りデータセット(オープンアクセス,臨床,研究駆動)を用いた事前検証アプローチを用いて,広範囲なテストを実施した。
さらに,手作業による再評価を保証した自動睡眠分析において,灰色の領域を概念化した不明瞭な領域を識別するための不確実性マッピングの有用性を検証する。
その結果、睡眠自動分析は、異なる睡眠記録タイプにわたる手動分析と同等のレベルの一致を得た。
さらに、グレーエリアの概念の検証により、睡眠ステージの精度を高め、睡眠技術者が合意に達するのに苦労している記録領域を特定する可能性を明らかにした。
そこで本研究では,説明可能な人工知能の概念を睡眠医学に導入し,ブラックボックス批判の低減と手動睡眠ステージングに伴う負担を軽減することを目的とした,人体自動睡眠ステージングを臨床ワークフローに統合するための基盤を提供する。
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