基于最少传感器的快速眼动睡眠行为障碍筛查
定量方法
2019-10-28 v1 信号处理
摘要
快速眼动(Rapid-Eye-Movement, REM)睡眠行为障碍(RBD)是帕金森病、路易体痴呆和多系统萎缩的早期预测因子。本研究探究了一组最少的传感器，以在人群中实现有效的 RBD 筛查，集成了自动化睡眠分期(三状态)随后进行 RBD 检测，且无需繁琐的脑电图(EEG)传感器。来自 50 名 RBD 受试者和 50 名年龄匹配健康对照者的多导睡眠图信号被用于评估本研究。三状态睡眠分类通过使用随机森林(RF)分类器以及由高性价比且易用的传感器(即心电图(ECG)、眼电图(EOG)和肌电图(EMG)通道)组合导出的特征实现。随后，利用由 ECG 和 EMG 指标导出的已有和新指标实现 RBD 检测。EOG 与 EMG 组合提供了最佳的最简全自动化性能，睡眠分期达到 kappa(3 状态)，RBD 检测准确率为 (灵敏度和特异度分别为 和 )。单一 ECG 传感器可实现 kappa 的三状态睡眠分期和 的 RBD 检测准确率。本研究证明了使用单一 EOG 和 EMG 传感器信号通过全自动化技术检测 RBD 的可行性。本研究提出了一种仅使用两个传感器(EMG 和 EOG)的低成本、实用且简便的 RBD 识别辅助工具，非常适用于筛查目的。
引用
@article{arxiv.1910.11702,
title = {Screening for REM Sleep Behaviour Disorder with Minimal Sensors},
author = {Navin Cooray and Fernando Andreotti and Christine Lo and Mkael Symmonds and Michele T. M. Hu and Maarten De Vos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.11702},
year = {2019}
}
备注
21 pages, 6 figures, and 6 tables. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1811.04662