Sleep Medicine and Psychophysiology (수면정신생리)
- Volume 10 Issue 1
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- Pages.52-60
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- 2003
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- 1225-7354(pISSN)
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- 2713-8631(eISSN)
Automatic Detection of Stage 1 Sleep Utilizing Simultaneous Analyses of EEG Spectrum and Slow Eye Movement
느린 안구 운동(SEM)과 뇌파의 스펙트럼 동시 분석을 이용한 1단계 수면탐지
- Shin, Hong-Beom (Department of Biomedical Engineering, College of Medicine, Seoul National University) ;
- Han, Jong-Hee (Department of Biomedical Engineering, College of Medicine, Seoul National University) ;
- Jeong, Do-Un (Department of Psychiatry and Behavioral Science and Division of Sleep Studies at Seoul National University and Hospital) ;
- Park, Kwang-Suk (Department of Biomedical Engineering, College of Medicine, Seoul National University)
- 신홍범 (서울대학교 의과대학 의공학교실) ;
- 한종희 (서울대학교 의과대학원 의용생체 공학협동과정) ;
- 정도언 (서울대학교 의과대학 정신과학교실 및 서울대학교병원 수면검사실) ;
- 박광석 (서울대학교 의과대학 의공학교실)
- Published : 2003.06.30
Abstract
Objectives: Stage 1 sleep provides important information regarding interpretation of nocturnal polysomnography, particularly sleep onset. It is a short transition period from wakeful consciousness to sleep. The lack of prominent sleep events characterizing stage 1 sleep is a major obstacle in automatic sleep stage scoring. In this study, utilization of simultaneous EEG and EOG processing and analyses to detect stage 1 sleep automatically were attempted. Methods: Relative powers of the alpha waves and the theta waves were calculated from spectral estimation. A relative power of alpha waves less than 50% or relative power of theta waves more than 23% was regarded as stage 1 sleep. SEM(slow eye movement) was defined as the duration of both-eye movement ranging from 1.5 to 4 seconds, and was also regarded as stage 1 sleep. If one of these three criteria was met, the epoch was regarded as stage 1 sleep. Results were compared to the manual rating results done by two polysomnography experts. Results: A total of 169 epochs were analyzed. The agreement rate for stage 1 sleep between automatic detection and manual scoring was 79.3% and Cohen’s Kappa was 0.586 (p<0.01). A significant portion (32%) of automatically detected stage 1 sleep included SEM. Conclusion: Generally, digitally-scored sleep staging shows accuracy up to 70%. Considering potential difficulty in stage 1 sleep scoring, accuracy of 79.3% in this study seems to be strong enough. Simultaneous analysis of EOG differentiates this study from previous ones which mainly depended on EEG analysis. The issue of close relationship between SEM and stage 1 sleep raised by Kinnari remains a valid one in this study.
목 적:1단계 수면은, 입면 시점과 관련하여 수면다원기록의 해석에 중요한 정보를 제공한다. 1단계 수면은 각성 상태에서 수면 상태로의 짧은 전이 기간으로, 특징적인 지표가 없어 디지털 분석을 통한 수면 단계 결정에 어려움이 있다. 본 연구에서는, 뇌파와 안전도에 대한 디지털 분석을 통하여 1단계 수면을 자동으로 탐지하는 프로그램을 개발하고자 하였다. 방 법:야간수면다원기록 중 검사 시작 시점부터 2단계 수면이 출현하기 이전의 자료를 분석하였다. 뇌파의 스펙트럼 분석을 통해 알파파와 세타파의 상대 파워를 계산하였고, 알파파의 상대 파워가 50% 이하, 세타파의 상대 파워가 23% 이상일 경우 1단계 수면 판정의 기준 변수로 하였다. 또 안구운동의 지속시간이 1.5초에서 4초 사이에 있는 경우에 느린 안구운동(SEM)으로 판정하고 1단계 수면 판정의 기준변수로 하였다. 이 들 세 기준 변수들을 고려하여 해당 판독단위에 대해 각성 혹은 1단계 수면으로 최종 판정하였다. 결 과:연구 대상자는 7명으로 모두 남성이었으며, 23세였다. 개발된 프로그램을 이용하여 169개의 판독단위를 분석하였다. 기준과의 일치도는 79.3%였으며, 카파값은 0.586이고, 통계적으로 유의하였다. 느린 안구운동은 169개의 판독단위 중 54개(32%)에서 나타났으며, 70.4%의 일치도를 보였다. 결 론:기존 연구의 디지털 분석을 통한 수면 단계 판정의 일치도는 70%이다. 본 프로그램의 일치도 79.3%는 기존 연구 결과에 비해 향상된 것이며, 본 프로그램이 1단계 수면 판정에 유용하다고 판단된다. 뇌파 외에 안전도를 고려한 다중적 접근이 일치도 향상에 기여했을 것으로 생각되며, 1단계 수면 판정에 있어 안전도의 중요성을 확인할 수 있었다.