論文の概要: Single Channel EEG Based Insomnia Identification Without Sleep Stage Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06251v3
• Date: Fri, 13 Dec 2024 09:02:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:00:34.134181
• Title: Single Channel EEG Based Insomnia Identification Without Sleep Stage Annotations
• Title（参考訳）: 睡眠段階アノテーションを伴わない単一チャンネル脳波による不眠症同定
• Authors: Chan-Yun Yang, Nilantha Premakumara, Hooman Samani, Chinthaka Premachandra,
• Abstract要約: 不眠症患者50名,健常者50名を用いて,本モデルの有効性を検証した。 開発されたモデルでは、現在の睡眠監視システムを簡素化し、家庭内振動モニタリングを可能にする可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3495246564946556
• License:
• Abstract: This paper proposes a new approach to identifying patients with insomnia using a single EEG channel, without the need for sleep stage annotation. Data preprocessing, feature extraction, feature selection, and classification techniques are used to automatically detect insomnia based on features extracted from spectral and temporal domains, including relative power in the delta, sigma, beta and gamma bands, total power, absolute slow wave power, power ratios, mean, zero crossing rate, mobility, and complexity. A Pearson correlation coefficient, t-test, p-value, and two rules are used to select the optimal set of features for accurately classifying insomnia patients and rejecting negatively affecting features. Classification schemes including a general artificial neural network, convolutional neural network, and support vector machine are applied to the optimal feature set to distinguish between insomnia patients and healthy subjects. The performance of the model is validated using 50 insomnia patients and 50 healthy subjects, with the Fp2 channel and 1D-CNN classifier achieving the highest accuracy and Cohen's kappa coefficient at 97.85% and 94.15%, respectively. The developed model has the potential to simplify current sleep monitoring systems and enable in-home ambulatory monitoring.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,睡眠段階アノテーションを必要とせず,単一の脳波チャンネルを用いて不眠症患者を同定するための新しいアプローチを提案する。 データ前処理、特徴抽出、特徴選択、分類技術は、デルタ、シグマ、ベータ、ガンマバンドの相対パワー、トータルパワー、絶対スロー波パワー、パワー比、平均、ゼロクロスレート、モビリティ、複雑性を含むスペクトル領域と時間領域から抽出された特徴に基づいて、不眠症を自動的に検出するために使用される。 ピアソン相関係数、t-test、p-value、および2つの規則を用いて、不眠症患者を正確に分類し、否定的に影響を及ぼす特徴を拒絶する最適な特徴セットを選択する。 一般的なニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、サポートベクターマシンなどの分類スキームを、不眠症患者と健常者とを区別する最適な特徴セットに適用する。 Fp2チャネルと1D-CNN分類器でそれぞれ97.85%、94.15%の精度でコーエンのカッパ係数を達成し、このモデルの性能を不眠症患者50名、健常者50名を用いて検証した。 開発されたモデルでは、現在の睡眠監視システムを簡素化し、家庭内振動モニタリングを可能にする可能性がある。

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