OSSMM：开源睡眠监测与调节器

我们提出了开源睡眠监测与调节器，这是一个用于普及睡眠研究的开源硬件和软件平台。OSSMM 包含一个由 3D 打印件和商用现成组件制成的小型可穿戴头带，材料成本低于 40 欧元，并配有 Android 伴侣应用程序支持。该系统不需要导电凝胶、一次性电极或专用设备，捕获多种生物信号——运动、脉搏、眼电图（EOG）和推定脑电图（EEG）——并具备无线连接功能以进行数据存储，以及通过板载振动电机实现潜在的睡眠调节能力。一项为期 15 个夜晚的单参与者概念验证评估表明，使用常规机器学习方法，捕获的生物信号支持四阶段睡眠分类（清醒、浅睡、深睡、REM），表现最佳的模型在经过验证的非接触式睡眠监测仪上实现了 0.770 的宏 F1 分数和 0.776 的准确率（与 PSG 的 $\kappa$=0.63）。两项技术发现尤为值得关注。首先，来自商用健身胸带的廉价、可重复使用的导电热塑性聚氨酯（CTPU）电极捕获了差分信号，其在典型 EEG 频段（包括与睡眠纺锤波一致的特征）的频谱特性是驱动分类的主要特征。其次，该信号仅从两个额叶电极获取，无需专用接地参考，这表明使用比通常更简单的配置即可实现实用的睡眠分期。所有硬件设计、软件和构建说明均开放获取，以支持研究社区的复制和修改。