자동 분석을 이용한 1단계 수면탐지

Automatic Detection of Stage 1 Sleep

  • 신홍범 (서울대학교 의과대학 의공학 교실) ;
  • 한종희 (서울대학교 의과대학원 의용생체 공학 협동 과) ;
  • 정도언 (서울대학교 의과대학 정신과학 교) ;
  • 박광석 (서울대학교 의과대학 의공학 교실)
  • 발행 : 2004.02.01

초록

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 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 안구운동으로 판정하고 1단계 수면 판정의 기준 변수로 하였다. 이 들 세 기준 변수들을 고려하여 해당 판독 단위에 대해 각성 혹은 1단계 수면으로 최종 판정하였다 연구 대상자는 7명으로 모두 남성이었으며, 23세였다 개발된 프로그램을 이용하여 169개의 판독 단위를 분석하였다. 기준과의 일치도는 79.3%였으며, 카파 값은 0.586이고, 통계적으로 유의하였다. 느린 안구운동은169개의 판독 단위 중 54개(32%)에서 나타났으며, 70.4%의 일치도를 보였다. 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. 주입되는 환경에 따라 6가 크롬의 용출량이 증가할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 그라우트재가 해안 또는 매립지에 적용될 경우 해수와 침출수에 의한 강도의 변화를 살펴보기 위해 실험한 결과 초순수 중에서 양생 시켰을 때 보다 강도발현 현저히 저하되었으며, 시멘트 종에 따라서는 ‘보통포틀랜트 시멘트>마이크로 시멘트>슬래그’ 시멘트의 순으로 영향을 받는 것으로 나타났다. 이는 강도의 저하로 인한 오염물질의 누출 및 6가 크롬의 용출을 증가시킬 수 있다는 것을 짐작할 수 있다. 이와 같은 결과를 통하여, 그라우트재의 종류에 따라 6가 크롬의 용출량은 현재 규제치를 초과하여 용출되어 질 수 있는 가능성이 있으며, 과압 또는 과량의 주입이 6가 크롬의 용출량을 증가시킬 수 있다고 할 수 있었다. 또한 일반 현장과 다른 특수한 현장에서는 강도 및 pH에 따른 6가 크롬의 용출량을 고려한 재료 선택 및 배합비가 마련되어져야 할 것으로 판단되어진다. 와이어형, 기본형의 순으로 작게 나타났다.한 인자로 제시 되었다. 따라서 채식을 하는 폐경 후 여성의 경우 골격건강을 위하여 단백질의 급원이 되는 식품의 섭취에 더욱 관심이 필요한 것으로 보여 진다. 그러나 본 연구의 경우 대상자의 수가 적은 제한점이 있기 때문에 보다 많은 연구가 계속적으로 수행되어야 할 것으로 생각된다.reas(RW-2 and RW-3), lower part of the dam (RW-1) and seawater areas(RW-4 and RW-5).하는 비율이 가장 높았다. 에너지 섭취를 고려한 INQ는 칼슘과, 비타민 A는 남녀 모두, 비타민 B$_2$는 여자가 1이하로 나타났다. 또한 NAR 중에서도 낮은

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. Lack of prominent sleep events characterizing stage 1 sleep is a major obstacle in automatic sleep stage scoring. In this study, we attempted to utilize simultaneous EEC and EOG processing and analyses to detect stage 1 sleep automatically. Relative powers of the alpha waves and the theta waves were calculated from spectral estimation. Either the relative power of alpha waves less than 50% or the 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 regarded also as stage 1 sleep. If one of these three criteria was met, the epoch was regarded as stage 1 sleep. Results f ere compared to the manual rating results done by two polysomnography experts. Total of 169 epochs was analyzed. 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. Generally, digitally-scored sleep s1aging shows the accuracy up to 70%. Considering potential difficulties in stage 1 sleep scoring, the accuracy of 79.3% in this study seems to be robust enough. Simultaneous analysis of EOG provides differential value to the present study from previous oneswhich mainly depended on EEG analysis. The issue of close relationship between SEM and stage 1 sleep raised by Kinnariet at. remains to be a valid one in this study.

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