Thermal Imaging and Radar for Remote Sleep Monitoring of Breathing and Apnea

要約

睡眠障害を監視および検出するための現在の代表的な方法である睡眠ポリグラフィー (PSG) は、面倒で費用がかかります。
在宅睡眠時無呼吸検査 (HSAT) として知られる在宅検査ソリューションが存在します。
しかし、それらは接触ベースであるため、一部の患者集団の検査に耐える能力が制限され、広範な導入が妨げられています。
睡眠時無呼吸検出のための非接触睡眠モニタリングに関する以前の研究では、レーダーを使用して呼吸努力を推定するか、サーマルカメラを使用して鼻の気流を推定しますが、この 2 つを比較したり、併用したりすることはありませんでした。
私たちは、同期レーダーとサーマルカメラを備えたハードウェアセットアップを使用して、睡眠障害の疑いのある34歳から78歳までの10人の参加者を対象に研究を実施しました。
睡眠モニタリングにおけるレーダーとサーマルイメージングの初めての比較を示し、サーマルイメージング手法がレーダーよりも大幅に優れていることがわかりました。
当社の熱画像法は、精度 0.99、精度 0.68、再現率 0.74、F1 スコア 0.71、クラス内相関 0.70 で無呼吸を検出します。
私たちのレーダー法は、精度 0.83、適合率 0.13、再現率 0.86、F1 スコア 0.22、クラス内相関 0.13 で無呼吸を検出しました。
また、マルチモーダル設定を活用して閉塞性睡眠時無呼吸症候群と中枢性睡眠時無呼吸症候群を分類するための新しい提案も示します。
この方法を使用すると、非接触センサーで睡眠中の無呼吸を正確に検出および分類でき、それによって現在の技術に耐えられない患者集団の診断能力が向上します。

要約(オリジナル)

Polysomnography (PSG), the current gold standard method for monitoring and detecting sleep disorders, is cumbersome and costly. At-home testing solutions, known as home sleep apnea testing (HSAT), exist. However, they are contact-based, a feature which limits the ability of some patient populations to tolerate testing and discourages widespread deployment. Previous work on non-contact sleep monitoring for sleep apnea detection either estimates respiratory effort using radar or nasal airflow using a thermal camera, but has not compared the two or used them together. We conducted a study on 10 participants, ages 34 – 78, with suspected sleep disorders using a hardware setup with a synchronized radar and thermal camera. We show the first comparison of radar and thermal imaging for sleep monitoring, and find that our thermal imaging method outperforms radar significantly. Our thermal imaging method detects apneas with an accuracy of 0.99, a precision of 0.68, a recall of 0.74, an F1 score of 0.71, and an intra-class correlation of 0.70; our radar method detects apneas with an accuracy of 0.83, a precision of 0.13, a recall of 0.86, an F1 score of 0.22, and an intra-class correlation of 0.13. We also present a novel proposal for classifying obstructive and central sleep apnea by leveraging a multimodal setup. This method could be used accurately detect and classify apneas during sleep with non-contact sensors, thereby improving diagnostic capacities in patient populations unable to tolerate current technology.

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