論文の概要: ActiTect: A Generalizable Machine Learning Pipeline for REM Sleep Behavior Disorder Screening through Standardized Actigraphy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05221v1
- Date: Fri, 07 Nov 2025 13:18:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-10 21:00:44.769901
- Title: ActiTect: A Generalizable Machine Learning Pipeline for REM Sleep Behavior Disorder Screening through Standardized Actigraphy
- Title（参考訳）: ActiTect:標準化されたアクチグラフィによるREM睡眠行動障害スクリーニングのための一般化可能な機械学習パイプライン
- Authors: David Bertram, Anja Ophey, Sinah Röttgen, Konstantin Kuffer, Gereon R. Fink, Elke Kalbe, Clint Hansen, Walter Maetzler, Maximilian Kapsecker, Lara M. Reimer, Stephan Jonas, Andreas T. Damgaard, Natasha B. Bertelsen, Casper Skjaerbaek, Per Borghammer, Karolien Groenewald, Pietro-Luca Ratti, Michele T. Hu, No émie Moreau, Michael Sommerauer, Katarzyna Bozek,
- Abstract要約: 孤立型急速眼球運動睡眠行動障害(iRBD)は、$alpha$-synucleinopathiesの主要なプロドロママーカーである。
手首のアクティメータは、大規模なスクリーニングにおいてRBDを検出する大きな可能性を秘めている。
本研究では,アクティグラフ記録からRBDを同定するオープンソース機械学習ツールであるActiTectを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2106870940376342
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Isolated rapid eye movement sleep behavior disorder (iRBD) is a major prodromal marker of $\alpha$-synucleinopathies, often preceding the clinical onset of Parkinson's disease, dementia with Lewy bodies, or multiple system atrophy. While wrist-worn actimeters hold significant potential for detecting RBD in large-scale screening efforts by capturing abnormal nocturnal movements, they become inoperable without a reliable and efficient analysis pipeline. This study presents ActiTect, a fully automated, open-source machine learning tool to identify RBD from actigraphy recordings. To ensure generalizability across heterogeneous acquisition settings, our pipeline includes robust preprocessing and automated sleep-wake detection to harmonize multi-device data and extract physiologically interpretable motion features characterizing activity patterns. Model development was conducted on a cohort of 78 individuals, yielding strong discrimination under nested cross-validation (AUROC = 0.95). Generalization was confirmed on a blinded local test set (n = 31, AUROC = 0.86) and on two independent external cohorts (n = 113, AUROC = 0.84; n = 57, AUROC = 0.94). To assess real-world robustness, leave-one-dataset-out cross-validation across the internal and external cohorts demonstrated consistent performance (AUROC range = 0.84-0.89). A complementary stability analysis showed that key predictive features remained reproducible across datasets, supporting the final pooled multi-center model as a robust pre-trained resource for broader deployment. By being open-source and easy to use, our tool promotes widespread adoption and facilitates independent validation and collaborative improvements, thereby advancing the field toward a unified and generalizable RBD detection model using wearable devices.
- Abstract（参考訳）: 孤立型急速眼球運動睡眠行動障害 (iRBD) は、パーキンソン病、ルーイ体を伴う認知症、または複数の系萎縮の発症に先行する、$\alpha$-synucleinopathiesの主因である。
手首のアクティメータは、夜間の異常な動きを捉えることで、大規模なスクリーニング作業においてRBDを検出できる有意な可能性を秘めているが、信頼性と効率的な分析パイプラインなしでは動作できない。
本研究では,アクティグラフ記録からRBDを同定するオープンソース機械学習ツールであるActiTectを提案する。
不均一な取得設定における一般化性を確保するため、当社のパイプラインは、堅牢な前処理と自動睡眠覚醒検出を備え、マルチデバイスデータを調和させ、動作パターンを特徴付ける生理学的に解釈可能な動作特徴を抽出する。
モデル開発は78個体のコホートで行われ、ネストしたクロスバリデーション(AUROC = 0.95)の下で強い差別をもたらす。
ブラインドされた局所テストセット(n = 31, AUROC = 0.86)と2つの独立した外部コホート(n = 113, AUROC = 0.84; n = 57, AUROC = 0.94)で一般化が確認された。
実世界のロバスト性を評価するため、内部コホートと外部コホートをまたいだ一貫した一貫した性能(AUROC range = 0.84-0.89)を示した。
補完的な安定性分析の結果、主要な予測機能はデータセット間で再現可能であり、より広範なデプロイメントのための堅牢な事前トレーニングされたリソースとして、最終的なプールされたマルチセンターモデルをサポートします。
オープンソースであり、使いやすくすることで、我々のツールは広く普及し、独立したバリデーションと協調的な改善を促進することで、ウェアラブルデバイスを用いた統一的で一般化可能なRBD検出モデルに向けて、フィールドを前進させます。
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