論文の概要: Fully-automated sleep staging: multicenter validation of a generalizable deep neural network for Parkinson's disease and isolated REM sleep behavior disorder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09793v2
- Date: Wed, 11 Feb 2026 12:41:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-12 15:03:20.226895
- Title: Fully-automated sleep staging: multicenter validation of a generalizable deep neural network for Parkinson's disease and isolated REM sleep behavior disorder
- Title（参考訳）: 完全自動睡眠ステージリング:パーキンソン病と孤立型REM睡眠行動障害に対する一般化可能なディープニューラルネットワークのマルチセンター検証
- Abstract要約: 睡眠行動障害(iRBD)はパーキンソン病(PD)の鍵となる予後マーカーである
我々は,深いニューラルネットワークであるUSleepをPDおよびIRBDの一般的な睡眠段階に適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4686663122869858
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Isolated REM sleep behavior disorder (iRBD) is a key prodromal marker of Parkinson's disease (PD), and video-polysomnography (vPSG) remains the diagnostic gold standard. However, manual sleep staging is particularly challenging in neurodegenerative diseases due to EEG abnormalities and fragmented sleep, making PSG assessments a bottleneck for deploying new RBD screening technologies at scale. We adapted U-Sleep, a deep neural network, for generalizable sleep staging in PD and iRBD. A pretrained U-Sleep model, based on a large, multisite non-neurodegenerative dataset (PUB; 19,236 PSGs across 12 sites), was fine-tuned on research datasets from two centers (Lundbeck Foundation Parkinson's Disease Research Center (PACE) and the Cologne-Bonn Cohort (CBC); 112 PD, 138 iRBD, 89 age-matched controls. The resulting model was evaluated on an independent dataset from the Danish Center for Sleep Medicine (DCSM; 81 PD, 36 iRBD, 87 sleep-clinic controls). A subset of PSGs with low agreement between the human rater and the model (Cohen's $κ$ < 0.6) was re-scored by a second blinded human rater to identify sources of disagreement. Finally, we applied confidence-based thresholds to optimize REM sleep staging. The pretrained model achieved mean $κ$ = 0.81 in PUB, but $κ$ = 0.66 when applied directly to PACE/CBC. By fine-tuning the model, we developed a generalized model with $κ$ = 0.74 on PACE/CBC (p < 0.001 vs. the pretrained model). In DCSM, mean and median $κ$ increased from 0.60 to 0.64 (p < 0.001) and 0.64 to 0.69 (p < 0.001), respectively. In the interrater study, PSGs with low agreement between the model and the initial scorer showed similarly low agreement between human scorers. Applying a confidence threshold increased the proportion of correctly identified REM sleep epochs from 85% to 95.5%, while preserving sufficient (> 5 min) REM sleep for 95% of subjects.
- Abstract（参考訳）: 孤立型REM睡眠行動障害(iRBD)はパーキンソン病(PD)の重要な先駆的マーカーであり、ビデオポリソノグラフィー(vPSG)は診断基準のままである。
しかし、脳波異常と断片化睡眠による神経変性疾患では、手動睡眠ステージングは特に困難であり、PSG評価は、新しいRBDスクリーニング技術を大規模に展開するボトルネックとなる。
ディープニューラルネットワークであるU-SleepをPDおよびIRBDの一般的な睡眠段階に適用した。
プレトレーニングされたU-Sleepモデルは、大規模なマルチサイト非神経発生データセット(PUB:19,236のPSG)に基づいて、Lundbeck Foundation Parkinson's Disease Research Center(PACE)とCologne-Bonn Cohort(CBC)の2つのセンターの研究データセットに基づいて微調整された。
結果は、デンマーク睡眠医学センター(DCSM; 81 PD, 36 IRBD, 87 睡眠周期制御)の独立したデータセットで評価された。
人間の利率とモデルとの一致性の低いPSGのサブセット(コーエンの$κ$ < 0.6)は、意見の相違点を特定するために第2の盲目の人間利率によって再描画された。
最後に、REM睡眠ステージの最適化に信頼度に基づくしきい値を適用した。
事前訓練されたモデルは PUB で$κ$ = 0.81 となるが、PACE/CBC に直接適用すると$κ$ = 0.66 となる。
PACE/CBC上のκ$ = 0.74 (p < 0.001 vs. 事前学習モデル) の一般化モデルを開発した。
DCSMでは平均$κ$が0.60から0.64(p < 0.001)、0.64から0.69(p < 0.001)に増加した。
インターラッター実験では, モデルと初期スコアラーの低一致のPSGは, 同様にヒトスコアラーの低一致を示した。
信頼性閾値を適用すると、正しく同定されたREM睡眠エポックの割合が85%から95.5%に上昇し、95%の被験者で十分な(>5分)REM睡眠を保った。
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