From Sleep Staging to Spindle Detection: Evaluating End-to-End Automated Sleep Analysis

要約

マクロ構造（睡眠段階）と微細構造（睡眠スピンドルなど）の両方の要素を含む睡眠分析の自動化は、大規模な睡眠研究を可能にし、評価者間の不一致による分散を減らすことを約束します。
睡眠のステージングやスピンドル検出などの個々のステップは個別に研究されていますが、マルチステップ睡眠分析の自動化の実現可能性は不明のままです。
ここでは、睡眠段階（RobustSleepnet）およびその後のスピンドル検出（SUMOV2）の最先端の機械学習モデルを使用した完全に自動化された分析が、双極性障害の専門家ベースの研究からの所見を再現できるかどうかを評価します。
自動化された分析では、双極性患者と健康なコントロールの間の高速紡錘体密度の有意差を含む、専門家ベースの研究から重要な調査結果を定性的に再現し、数分で手動で完了するのに数ヶ月かかったものを達成しました。
自動分析の結果は、おそらく専門家の評価者間、または評価者とモデル間のバイアスにより、専門家ベースの研究と定量的に異なりましたが、モデルは、睡眠段階とスピンドル検出の両方で評価者間合意以上で個別に実行されました。
私たちの結果は、完全に自動化されたアプローチが大規模な睡眠研究を促進する可能性があることを示しています。
コードを共有し、プライバシーを提供する睡眠分析プラットフォームであるSomnobotを紹介することにより、自動分析で使用されるツールへの公開アクセスを提供しています。

要約(オリジナル)

Automation of sleep analysis, including both macrostructural (sleep stages) and microstructural (e.g., sleep spindles) elements, promises to enable large-scale sleep studies and to reduce variance due to inter-rater incongruencies. While individual steps, such as sleep staging and spindle detection, have been studied separately, the feasibility of automating multi-step sleep analysis remains unclear. Here, we evaluate whether a fully automated analysis using state-of-the-art machine learning models for sleep staging (RobustSleepNet) and subsequent spindle detection (SUMOv2) can replicate findings from an expert-based study of bipolar disorder. The automated analysis qualitatively reproduced key findings from the expert-based study, including significant differences in fast spindle densities between bipolar patients and healthy controls, accomplishing in minutes what previously took months to complete manually. While the results of the automated analysis differed quantitatively from the expert-based study, possibly due to biases between expert raters or between raters and the models, the models individually performed at or above inter-rater agreement for both sleep staging and spindle detection. Our results demonstrate that fully automated approaches have the potential to facilitate large-scale sleep research. We are providing public access to the tools used in our automated analysis by sharing our code and introducing SomnoBot, a privacy-preserving sleep analysis platform.

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