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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04753v2
• Date: Sun, 08 Dec 2024 08:12:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:47:12.193929
• Title: Continuous Sleep Depth Index Annotation with Deep Learning Yields Novel Digital Biomarkers for Sleep Health
• Title（参考訳）: 深層学習による連続睡眠深度指標アノテーション : 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: 連続型睡眠深度診断法は、睡眠構造に関するより詳細な情報を明らかにし、睡眠医学における定期的な臨床使用のための新しいデジタルバイオマーカーを提供する。 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ていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.197165195697666
• License:
• 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 duration of arousal and may hinder research on sleep fragmentation and relevant sleep disorders. To address this issue, we propose a deep learning method for automatic and scalable annotation of continuous sleep depth index (SDI) using existing discrete sleep staging labels. Our approach was validated using polysomnography from over 10,000 recordings across four large-scale cohorts. The results showcased a strong correlation between the decrease in sleep depth index and the increase in duration of arousal. Specific case studies indicated that the sleep depth index captured more nuanced sleep structures than conventional sleep staging. Gaussian mixture models based on the digital biomarkers extracted from the sleep depth index identified two subtypes of sleep, where participants in the disturbed sleep group had a higher prevalence of sleep apnea, insomnia, poor subjective sleep quality, hypertension, and cardiovascular disease. The disturbed subtype was associated with a 42% (hazard ratio 1.42, 95% CI 1.24-1.62) increased risk of mortality and a 29% (hazard ratio 1.29, 95% CI 1.00-1.67) increased risk of fatal cardiovascular disease. Our study underscores the utility of the proposed method for continuous sleep depth annotation, which could reveal more detailed information about the sleep structure and yield novel digital biomarkers for routine clinical use in sleep medicine.
• 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。 覚醒期間に関する限られた情報を提供し、睡眠断片化や関連する睡眠障害の研究を妨げる可能性がある。 この問題に対処するために,既存の個別睡眠ステージリングラベルを用いた連続睡眠深度指標(SDI)の自動的かつスケーラブルなアノテーションの深層学習手法を提案する。 大規模コホート4種にまたがる1万以上の録音からポリソムノグラフィーを用いて本手法の有効性を検証した。 その結果,睡眠深度指数の低下と覚醒期間の増加との間には強い相関が認められた。 特定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ていた。 睡眠深度指数から抽出したデジタルバイオマーカーに基づくガウス混合モデルでは,睡眠不足群では睡眠時無呼吸,不眠,主観的睡眠の質の低下,高血圧,心血管疾患の頻度が高い2種類の睡眠を同定した。 障害したサブタイプは42%(ハザード比1.42,95%CI1.24-1.62)、死亡リスク29%(ハザード比1.29,95%CI1.00-1.67)であった。 本研究は, 連続睡眠深度診断法の有用性を概説し, 睡眠構造についてより詳細な情報を提供し, 日常的な臨床用デジタルバイオマーカーを提供する。

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