特発性REM睡眠行動障害に関連する自動レム睡眠検出

無効：ラピッド眼球運動睡眠行動障害（RBD）は、後のパーキンソニズムの発達の強力な初期マーカーです。現在、REM睡眠中の正常な運動活動を異常を特定し、区別する客観的な方法はありません。したがって、顎の筋電図（EMG）を使用せずにレム睡眠検出が役立ちます。これは、2つの自動REM睡眠検出器を実装するときに分類パフォーマンスを分析することで対処されます。最初の検出器は、脳波（EEG）、電気総収集（EOG）、およびEMGを使用してレム睡眠を検出しますが、2番目の検出器はEEGとEOGのみを使用します。 方法：RBDと診断された10人の通常のコントロールと10人の年齢と一致する患者が登録されました。すべての被験者は、アメリカ睡眠医学アカデミーの新しい睡眠装置基準に従ってマニュアルで採点された1つのポリムノグラフィー（PSG）録音を受けました。マニュアルスコアリングに基づいて、人工ニューラルネットワークと組み合わせたウェーブレットパケットを使用して、自動コンピューター化されたREM検出アルゴリズムが実装されています。 結果：EEG、EOG、およびEMGモダリティを使用する場合、REM睡眠を正常な被験者の場合は0.90±0.03に等しい曲線（AUC）、RBD被験者のAUC = 0.81±0.05に等しく分類することができました。2つのグループ間のパフォーマンスの違いは有意でした（P <0.01）。どちらのグループでもEEGとEOGのみを使用しない場合、パフォーマンスで有意な低下（P> 0.05）は観察されませんでした。 結論：全体的な結果は、REM睡眠を分類する際にEMGが重要な役割を果たさないことを示しています。

UNLABELLED: Rapid eye movement sleep Behavior Disorder (RBD) is a strong early marker of later development of Parkinsonism. Currently there are no objective methods to identify and discriminate abnormal from normal motor activity during REM sleep. Therefore, a REM sleep detection without the use of chin electromyography (EMG) is useful. This is addressed by analyzing the classification performance when implementing two automatic REM sleep detectors. The first detector uses the electroencephalography (EEG), electrooculography (EOG) and EMG to detect REM sleep, while the second detector only uses the EEG and EOG. METHOD: Ten normal controls and ten age matched patients diagnosed with RBD were enrolled. All subjects underwent one polysomnographic (PSG) recording, which was manual scored according to the new sleep-scoring standard from the American Academy of Sleep Medicine. Based on the manual scoring, an automatic computerized REM detection algorithm has been implemented, using wavelet packet combined with artificial neural network. RESULTS: When using the EEG, EOG and EMG modalities, it was possible to correctly classify REM sleep with an average Area Under Curve (AUC) equal to 0.90 ± 0.03 for normal subjects and AUC = 0.81 ± 0.05 for RBD subjects. The performance difference between the two groups was significant (p < 0.01). No significant drop (p > 0.05) in performance was observed when only using the EEG and EOG in neither of the groups. CONCLUSION: The overall result indicates that the EMG does not play an important role when classifying REM sleep.