疑わしい範囲検出を備えた2段階の自動睡眠段階分類方法

背景：自動睡眠段階分類（ASSC）の現在のシステムの制限は、異なる睡眠段階からのエポックと被験者の変動性との類似性に基本的に関連しています。いくつかの研究では、睡眠スコアリングにおける誤分類の可能性が最も高い状況をすでに特定しています。ここでは、そのような情報を利用して、睡眠段階を特徴付けるいくつかの指標とアメリカ睡眠医学アカデミー（AASM）ルールに関する被験者の知識に関する知識に基づいてASSCシステムを開発しました。 方法：2段階の分類器で構成されるASSCシステムが提案されています。最初のステップでは、エポックは、サポートベクターマシン（SVM）が決定ツリーの異なるノードに広がることを使用して分類されます。後処理ステップでは、誤分類（疑わしい分類）の疑いのある時代にタグ付けされ、新しい分類が提案されています。識別と修正は、AASMルールに基づいており、自動睡眠段階で最も一般的に見つかった/報告されている誤分類に基づいています。6つの脳波と2つの電気積立チャネルを使用して、ウェイク、N1、N2、N2、N3、およびラピッドアイの動き（REM）睡眠を分類しました。 結果：提案されたシステムは、無呼吸障害の疑いのある被験者の14の臨床ポリソムグラフ記録のデータセットでテストされました。WakeおよびRem Epochsは疑わしい範囲に落ちていないため、臨床応用の要件と互換性のある精度レベルで分類されます。疑わしいものとしてタグ付けされたエポックに割り当てられた推奨修正は、すべての睡眠段階のグローバルな結果を強化します。 結論：このアプローチは、不利な時代の信頼できる睡眠段階的な結果を提供します。

BACKGROUND: The limitations of the current systems of automatic sleep stage classification (ASSC) are essentially related to the similarities between epochs from different sleep stages and the subjects' variability. Several studies have already identified the situations with the highest likelihood of misclassification in sleep scoring. Here, we took advantage of such information to develop an ASSC system based on knowledge of subjects' variability of some indicators that characterize sleep stages and on the American Academy of Sleep Medicine (AASM) rules. METHODS: An ASSC system consisting of a two-step classifier is proposed. In the first step, epochs are classified using support vector machines (SVMs) spread into different nodes of a decision tree. In the post-processing step, the epochs suspected of misclassification (dubious classification) are tagged, and a new classification is suggested. Identification and correction are based on the AASM rules, and on misclassifications most commonly found/reported in automatic sleep staging. Six electroencephalographic and two electrooculographic channels were used to classify wake, non-rapid eye movement (NREM) sleep--N1, N2 and N3, and rapid eye movement (REM) sleep. RESULTS: The proposed system was tested in a dataset of 14 clinical polysomnographic records of subjects suspected of apnea disorders. Wake and REM epochs not falling in the dubious range, are classified with accuracy levels compatible with the requirements for clinical applications. The suggested correction assigned to the epochs that are tagged as dubious enhances the global results of all sleep stages. CONCLUSIONS: This approach provides reliable sleep staging results for non-dubious epochs.