論文の概要: A Systematic Review on Sleep Stage Classification and Sleep Disorder Detection Using Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11008v2
- Date: Wed, 4 Sep 2024 06:41:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-07 03:01:22.448815
- Title: A Systematic Review on Sleep Stage Classification and Sleep Disorder Detection Using Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: 人工知能を用いた睡眠ステージ分類と睡眠障害検出に関するシステムレビュー
- Authors: Tayab Uddin Wara, Ababil Hossain Fahad, Adri Shankar Das, Md. Mehedi Hasan Shawon,
- Abstract要約: 本研究は,近年の文献を包括的かつ体系的にレビューし,睡眠研究における様々なアプローチとその成果を分析することを目的としている。
このレビューでは、最初183の論文が異なる雑誌から選ばれ、そのうち80の論文が2016年から2023年まで、明示的なレビューのために登録された。
脳波は、睡眠ステージングや障害研究に最もよく用いられる身体パラメータである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sleep is vital for people's physical and mental health, and sound sleep can help them focus on daily activities. Therefore, a sleep study that includes sleep patterns and sleep disorders is crucial to enhancing our knowledge about individuals' health status. This study aims to provide a comprehensive, systematic review of the recent literature to analyze the different approaches and their outcomes in sleep studies, which includes works on "sleep stages classification" and "sleep disorder detection" using AI. In this review, 183 articles were initially selected from different journals, among which 80 records were enlisted for explicit review, ranging from 2016 to 2023. Brain waves were the most commonly employed body parameters for sleep staging and disorder studies (almost 29% of the research used brain activity signals exclusively, and 77% combined with the other signals). The convolutional neural network (CNN), the most widely used of the 34 distinct artificial intelligence models, comprised 27%. The other models included the long short-term memory (LSTM), support vector machine (SVM), random forest (RF), and recurrent neural network (RNN), which consisted of 11%, 6%, 6%, and 5% sequentially. For performance metrics, accuracy was widely used for a maximum of 83.75% of the cases, the F1 score of 45%, Kappa of 36.25%, Sensitivity of 31.25%, and Specificity of 30% of cases, along with the other metrics. This article would help physicians and researchers get the gist of AI's contribution to sleep studies and the feasibility of their intended work.
- Abstract（参考訳）: 睡眠は人々の身体的および精神的な健康にとって不可欠であり、音波睡眠は日々の活動に集中するのに有効である。
そのため、睡眠パターンや睡眠障害を含む睡眠研究は、個人の健康状態に関する知識を高めるために不可欠である。
本研究の目的は、近年の文献を包括的かつ体系的にレビューし、AIを用いた「睡眠段階分類」と「睡眠障害検出」の研究を含む睡眠研究における様々なアプローチとその結果を分析することである。
このレビューでは、最初183の論文が異なる雑誌から選ばれ、そのうち80の論文が2016年から2023年まで、明示的なレビューのために登録された。
脳波は睡眠ステージングや障害研究に最もよく用いられる身体パラメータである(研究のほぼ29%は脳活動信号のみを使用し、77%は他の信号と組み合わせている)。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、34の異なる人工知能モデルの中で最も広く使われているもので、27%である。
その他のモデルには、長寿命メモリ(LSTM)、サポートベクターマシン(SVM)、ランダムフォレスト(RF)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)があり、これは11%、6%、6%、5%の順に構成されていた。
パフォーマンス指標では、最大83.75%のケース、F1スコアの45%、Kappaスコアの36.25%、感度の31.25%、およびその他の指標の30%のケースで精度が広く使用された。
この記事では、医師や研究者が、睡眠研究へのAIの貢献と、彼らの意図した仕事の実現可能性を得るのに役立つだろう。
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