論文の概要: A Multimodal Dataset of 21,412 Recorded Nights for Sleep and Respiratory Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08979v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 14:14:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 15:43:14.304910
• Title: A Multimodal Dataset of 21,412 Recorded Nights for Sleep and Respiratory Research
• Title（参考訳）: 21,412日のマルチモーダルデータセットによる睡眠・呼吸研究
• Authors: Alon Diament (1), Maria Gorodetski (1), Adam Jankelow (1), Ayya Keshet (2), Tal Shor (1), Daphna Weissglas-Volkov (1), Hagai Rossman (1) and Eran Segal (2) ((1) Pheno.AI, Tel-Aviv, Israel, (2) Weizmann Institute of Science, Rehovot, Israel)
• Abstract要約: 本研究は、FDAが承認したWatchPAT-300デバイスを用いて、在宅睡眠時無呼吸テストから得られた、新しいリッチデータセットを紹介する。 データセットは、センサーからの生のマルチチャネル時系列、注釈付き睡眠イベント、計算された要約統計の3つのレベルで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study introduces a novel, rich dataset obtained from home sleep apnea tests using the FDA-approved WatchPAT-300 device, collected from 7,077 participants over 21,412 nights. The dataset comprises three levels of sleep data: raw multi-channel time-series from sensors, annotated sleep events, and computed summary statistics, which include 447 features related to sleep architecture, sleep apnea, and heart rate variability (HRV). We present reference values for Apnea/Hypopnea Index (AHI), sleep efficiency, Wake After Sleep Onset (WASO), and HRV sample entropy, stratified by age and sex. Moreover, we demonstrate that the dataset improves the predictive capability for various health related traits, including body composition, bone density, blood sugar levels and cardiovascular health. These results illustrate the dataset's potential to advance sleep research, personalized healthcare, and machine learning applications in biomedicine.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,fdaが承認したwatchpat-300デバイスを用いた在宅睡眠時無呼吸テストから得られた,21,412夜の7,077名の参加者から得られた新しいリッチデータセットを提案する。 データセットは、センサーからの生のマルチチャネル時系列、注釈付き睡眠イベント、および計算された要約統計の3つのレベルの睡眠データから成り、睡眠アーキテクチャ、睡眠時無呼吸、心拍変動(hrv)に関連する447の特徴を含む。 ahi(apnea/hypopnea index)、睡眠効率(sleep efficiency)、waso(wake after sleep onset)、hrvサンプルエントロピー(hrv sample entropy)の基準値について検討した。 さらに,本データセットは, 体組成, 骨密度, 血糖値, 心血管健康など, 種々の健康関連特性の予測能力を向上させることを実証した。 これらの結果は、睡眠研究、パーソナライズされた医療、およびバイオメディシンにおける機械学習応用を進めるためのデータセットの可能性を示している。

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