論文の概要: A Deep Generative Model for Five-Class Sleep Staging with Arbitrary Sensor Input

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15253v2
• Date: Tue, 29 Apr 2025 08:51:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.967267
• Title: A Deep Generative Model for Five-Class Sleep Staging with Arbitrary Sensor Input
• Title（参考訳）: 任意センサ入力による5クラス睡眠状態の深部生成モデル
• Authors: Hans van Gorp, Merel M. van Gilst, Pedro Fonseca, Fokke B. van Meulen, Johannes P. van Dijk, Sebastiaan Overeem, Ruud J. G. van Sloun,
• Abstract要約: 金標準睡眠スコアは、脳波、EOG、EMG信号に基づく睡眠ステージのエポックな割り当てに基づいている。 我々は,複数のセンサと任意の -- 組み合わせから自動睡眠ステージ作成を行うための深層生成モデルを開発した。 単一チャネルのEEGでは、ポリソノグラフィー・インターレータの合意により、モデルの性能限界に達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.146442985487598
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gold-standard sleep scoring is based on epoch-based assignment of sleep stages based on a combination of EEG, EOG and EMG signals. However, a polysomnographic recording consists of many other signals that could be used for sleep staging, including cardio-respiratory modalities. Leveraging this signal variety would offer important advantages, for example increasing reliability, resilience to signal loss, and application to long-term non-obtrusive recordings. We developed a deep generative model for automatic sleep staging from a plurality of sensors and any -- arbitrary -- combination thereof. We trained a score-based diffusion model using a dataset of 1947 expert-labelled overnight recordings with 36 different signals, and achieved zero-shot inference on any sensor set by leveraging a novel Bayesian factorization of the score function across the sensors. On single-channel EEG, the model reaches the performance limit in terms of polysomnography inter-rater agreement (5-class accuracy 85.6%, Cohen's kappa 0.791). Moreover, the method offers full flexibility to use any sensor set, for example finger photoplethysmography, nasal flow and thoracic respiratory movements, (5-class accuracy 79.0%, Cohen's kappa of 0.697), or even derivations very unconventional for sleep staging, such as tibialis and sternocleidomastoid EMG (5-class accuracy 71.0%, kappa 0.575). Additionally, we propose a novel interpretability metric in terms of information gain per sensor and show this is linearly correlated with classification performance. Finally, our model allows for post-hoc addition of entirely new sensor modalities by merely training a score estimator on the novel input instead of having to retrain from scratch on all inputs.
• Abstract（参考訳）: 金標準睡眠スコアは、脳波、EOG、EMG信号の組み合わせに基づく睡眠ステージのエポックな割り当てに基づいている。 しかし、ポリソムノグラフィー記録は、心呼吸変調を含む睡眠段階に使用できる他の多くの信号で構成されている。 この信号の多様性を活用することで、信頼性の向上、信号損失に対するレジリエンス、長期的な非閉塞性記録への応用など、重要な利点が得られる。 我々は,複数のセンサと任意の -- 組み合わせから自動睡眠ステージ作成を行うための深層生成モデルを開発した。 1947年,36の異なる信号を用いた一晩録音データを用いたスコアベース拡散モデルを訓練し,センサ間のスコア関数のベイズ的分解を利用して任意のセンサに対してゼロショット推論を行った。 シングルチャネルEEGでは、このモデルはポリソノグラフィー・インターレータ契約(5クラスの精度85.6%、コーエンのカッパ0.791)で性能限界に達する。 さらに、指光胸腺撮影、鼻血流、胸腔呼吸運動(5-class accuracy 79.0%、コーエンのカッパ0.697)、さらにはティビリスやステノクレイドマストイドEMG(5-class accuracy 71.0%、カッパ0.575)のような睡眠ステージングに非常に不便な導出など、あらゆるセンサーセットを使用するための完全な柔軟性を提供する。 さらに,センサごとの情報ゲインの観点から,新しい解釈可能性尺度を提案し,分類性能と線形に相関していることを示す。 最後に,本モデルでは,すべての入力をスクラッチからリトレーニングする代わりに,新しい入力に対してスコア推定器をトレーニングするだけで,全く新しいセンサモードを付加することができる。

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