論文の概要: Annotation of Sleep Depth Index with Scalable Deep Learning Yields Novel Digital Biomarkers for Sleep Health

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04753v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 08:42:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 22:46:24.868084
• Title: Annotation of Sleep Depth Index with Scalable Deep Learning Yields Novel Digital Biomarkers for Sleep Health
• Title（参考訳）: 拡張型深層学習収量を用いた睡眠深度指標の注釈付け : 睡眠健康のための新しいデジタルバイオマーカー
• Authors: Songchi Zhou, Ge Song, Haoqi Sun, Yue Leng, M. Brandon Westover, Shenda Hong,
• Abstract要約: 伝統的な睡眠ステージは、睡眠と覚醒を5つの粗いクラスに分類し、各ステージの微妙な変化を見越す。 既存の睡眠ステージリングラベルを用いた睡眠深度指標の自動的かつスケーラブルなアノテーションのディープラーニング手法を提案する。 本手法は4つの大規模コホートにまたがる1万以上の録音からポリソムノグラフィーを用いて検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.197165195697666
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional sleep staging categorizes sleep and wakefulness into five coarse-grained classes, overlooking subtle variations within each stage. It provides limited information about the probability of arousal and may hinder the diagnosis of sleep disorders, such as insomnia. To address this issue, we propose a deep-learning method for automatic and scalable annotation of sleep depth index using existing sleep staging labels. Our approach is validated using polysomnography from over ten thousand recordings across four large-scale cohorts. The results show a strong correlation between the decrease in sleep depth index and the increase in arousal likelihood. Several case studies indicate that the sleep depth index captures more nuanced sleep structures than conventional sleep staging. Sleep biomarkers extracted from the whole-night sleep depth index exhibit statistically significant differences with medium-to-large effect sizes across groups of varied subjective sleep quality and insomnia symptoms. These sleep biomarkers also promise utility in predicting the severity of obstructive sleep apnea, particularly in severe cases. Our study underscores the utility of the proposed method for continuous sleep depth annotation, which could reveal more detailed structures and dynamics within whole-night sleep and yield novel digital biomarkers beneficial for sleep health.
• Abstract（参考訳）: 伝統的な睡眠ステージは、睡眠と覚醒を5つの粗いクラスに分類し、各ステージの微妙な変化を見越す。 覚醒の確率についての限られた情報を提供し、不眠症などの睡眠障害の診断を妨げる可能性がある。 そこで本研究では,既存の睡眠ステージリングラベルを用いた睡眠深度指標の自動的かつスケーラブルなアノテーションのディープラーニング手法を提案する。 本手法は4つの大規模コホートにまたがる1万以上の録音からポリソムノグラフィーを用いて検証した。 その結果,睡眠深度指数の低下と覚醒可能性の増加との間には強い相関が認められた。 いくつかのケーススタディでは、睡眠深度指数が従来の睡眠ステージよりもニュアンスな睡眠構造を捉えることが示されている。 睡眠深度指数から抽出した睡眠バイオマーカーは、主観的睡眠品質と不眠症症状の異なる群間で、中～大規模効果の大きさと統計的に有意な差を示した。 これらの睡眠バイオマーカーは、特に重篤なケースにおいて、閉塞性睡眠時無呼吸の重症度を予測するためにも有効である。 本研究は, 睡眠中の詳細な構造や動態を明らかにし, 睡眠に有用な新しいバイオマーカーを提示する継続的睡眠深度アノテーションの有用性を実証する。

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