• 수면정신생리
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• 제9권1호
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• pp.9-13
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• 2002

Alzheimer's disease (AD) is one of the most common and devastating dementing disorders of old age. Most AD patients showed significant alternation of sleep structure as well as cognitive deficit. Typical findings of sleep architecture in AD patients include lower sleep efficiency, higher stage 1 percentage, and greater frequency of arousals. The slowing of EEG activity is also noted. Abnormalities in REM sleep are of particular interest in AD because the cholinergic system is related to both REM sleep and AD. Several parameters representing REM sleep structure such as REM latency, the amount of REM sleep, and REM density are change in patients with AD. Especially, measurements of EEG slowing during tonic REM sleep can be used as an EEG marker for early detection of possible AD. In addition, a structural defect in the suprachiasmatic nucleus is suggested to cause various chronobiological alternations in AD. Most of alternations related to sleep make sleep disturbances common and disruptive symptoms of AD. In this article, the author reviewed the alternation of sleep structure and circadian rhythm in AD patients.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.27-32
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• 2011

본 논문은 수면 2기의 EEG 신호와 주성분 분석(principle component analysis)을 이용하여 수면 장애를 분류하는 방안을 제안하고 있다. 초기 특징을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서는 수면 2기의 EEG 신호가 고속 푸리에 변환(fast Fourier transforms)에 의해서 잡음을 제거하는 과정이 수행되었다. 잡음이 제거된 EEG 신호를 두 번째 단계에서는 주성분 분석을 이용하여 5개의 차원으로 축소하였다. 마지막 단계에서는 축소된 5개의 차원을 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)의 입력으로 사용하여 분류성능을 측정하였다. 분류성능에 있어서 정확도(accuracy), 특이도(specificity), 민감도(sensitivity)가 모두 100%로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.140-147
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• 2021

다양한 수면검사에서 수면단계를 정확히 판단하기 위해 뇌파를 측정한다. 일반적으로 측정은 센서 채널의 개수가 늘어날수록 정확도가 높아지지만, 뇌파는 측정할 때 피부에 전극을 부착하여 수면을 방해하는 요소로 작용한다. 일상생활에서 자가 수면케어를 할 때는 사용자의 불편함과 측정데이터의 정확도를 모두 고려한 최소한의 뇌파 채널 개수를 선택할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 1개의 채널부터 4개의 채널에 대한 수면단계 분석 모델을 제작하여 1채널은 82.28%, 2채널은 85.77%, 3채널은 80.33%, 4채널은 68.87%의 정확도를 확인했다. 본 연구 결과는 측정 부위가 제한적이라는 한계가 있지만, 채널 개수에 따른 정확도를 비교하여 뇌파 기반 수면분석에서 채널 개수 선정에 대한 정보를 제공한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1997년도 한국감성과학회 연차학술대회논문집
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• pp.69-74
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• 1997

Sleep deprivation may affect the brain functions such as cognition and, consequentoy, dynamics of the EEG. we examiced the effects of sleep deprivation on chaoticity of EEG. Five volunteers were sleep-deprived over a period of 24 hours, They were checked by EEG during two days, the first day of baseline period, EEGs were reorded form 16 channels for nonlinear analysis. We dmployed a method of minimum cmbedding dimension to calculate the first positive Lyapunov exponent. For limited noisy data, this algorithm was strikingly faster and more accurate than previous ones. Our results show that the sleep deprived volunteers had lower values of the first positive Lyapunov exponent at ten channels (Fp$\_$1/, F$\_$4/, F$\_$8/, T$\_$4/, T$\_$5/, C$\_$3/, C$\_$4/, P$\_$3/, p$\_$4, O$\_$1/) compared with the values of baseline periods. These results suggested that sleep deprivation leads to decreawe of chaotic activity in brain and impairment of the information processing in the brain. We suggested that nonlinear analysis of the EEG before and after sleep deprivation may offer fruitful perspectives for understanding the role o f sleep deprivation on the brain function.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1491-1499
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• 2019

Insufficient sleep time and bad sleep quality causes many illnesses and it's research became more and more important. The most common method for measuring sleep quality is the polysomnography(PSG). The PSG is a test used to diagnose sleep disorders. The most common PSG data is obtained from the examiner, which attaches several sensors on a body and takes sleep overnight. However, most of the sleep stage classification in PSG are low accuracy of the classification. In this paper, we have studied algorithm for sleep level classification based on machine learning which can replace PSG. EEG, EOG, and EMG channel signals are studied and tested by using CNN algorithm. In order to compensate the performance, a mixed model using both CNN and DNN models is designed and tested for performance.

• Journal of Ginseng Research
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• 제34권1호
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• pp.30-40
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• 2010

The present investigation was conducted to evaluate the regulation of sleep architecture by the red ginseng water extract (RGE) in acutely and chronically restraint stressed rats. Adult rats were fitted with sleep.wake recording electrodes. Following post-surgical recovery, rats were extensively habituated for freely moving polygraphic recording conditions. Polygraphic signs of sleep-wake activities were recorded for 24 h after RGE administration and induction of stress and were analyzed to understand the regulation of sleep architecture. Acute stress decreased wakefulness and increased total sleep, non-rapid eye movement (NREM) sleep, and rapid eye movement (REM) sleep in both the daytime and nighttime recording. RGE shortened the daytime NREM and REM sleep, without changing the wakefulness and total sleep. RGE increased nighttime wakefulness, and decreased total, NREM and REM sleep. Chronic stress increased wakefulness and decreased total sleep in the daytime recording, and increased REM and decreased NREM sleep in both the day and night time recording. RGE ameliorated chronic stress and induced alterations of REM and NREM sleep in the day and night time sleep architecture. Acute and chronic stress could also induce alternations in cortex electroencephalogram (EEG) recording during NREM, REM sleep and wakefulness. These findings suggest that RGE may modulate the sleep behavior in acutely and chronically stressed rats and the ameliorating effect of RGE on the sleep architecture may involve in modulation of $\alpha$-, $\theta$- and $\delta$- wave activities of the cortical EEG.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제51권8호
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• pp.861-867
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• 2008

목 적 : 소아청소년 간질 환자에서 뇌파 검사를 시행 할 때 수면-각성주기가 각성 뇌파에 비해 간질파의 발현에 미치는 영향과 이에 관련된 인자들을 알아보고자 본 연구를 시행하였다. 방 법 : 2005년 7월 1일부터 2006년 7월 31일까지 부산대학교병원에서 치료 중인 소아청소년 간질 환자에서 수면 뇌파(S)와 각성 뇌파(W)를 동시에 찍은 환아 178명을 대상으로 하였다. 전체 환자들에서 수면 뇌파와 각성 뇌파에서 간질파의 발현율(S1, W1)을 구하여 서로 비교 분석하였다. 또한 전체 환자들을 성별, 경련의 유형 및 원인, 첫 경련 시 나이, 뇌파 검사 당시 항경련제 복용 유무, 뇌파 검사 시 나이, 그리고 배경파의 이상 여부와 같은 인자들에 따라 환자군을 나누었고, 각 환자군에서의 수면 뇌파와 각성 뇌파에서 간질파의 발현율을 비교분석하였다. 결 과 : 전체 환자의 수면 뇌파에서 간질파의 발현율(45.5%)이 각성 뇌파에서 간질파의 발현율(28.7%)보다 의미 있게 높았다(P<0.001). 남아 군에서 S1 (45.7%), W1 (28.3%)로 수면 뇌파에서 간질파의 발현율이 높았으며(P<0.01), 여아 군에서도 S1 (45.3%), W1 (29.1%)로 수면 뇌파에서 간질파의 발현율이 각성 뇌파에서보다 의미 있게 높았다(P<0.05). 부분성 발작군에서는 S1 (67.9%)이 W1 (35.8%)보다 의미 있게 높았지만(P<0.001), 전신성 발작군에서는 S1 (25.6%), W1 (22.2%)로 나타났으나 통계학적인 의의는 없었다. 4) 특발성 발작군에서 S1 (41.8%)이 W1 (27.0%)보다 의미 있게 높았고(P<0.01) 증후성 발작군에서도 S1 (59.5%)이 W1 (35.1%)보다 의미 있게 높았다(P<0.05). 경련시 나이가 5세 이하 환자군에서 S1 (46.7%), W1 (30.4%)로 수면 뇌파 검사에서 간질파의 발현율이 더 높게 나타났으나 통계학적인 의의는 없었으며 5세 초과의 환자군에서는 S1 (44.2%), W1 (26.7%)로 수면 뇌파에서 간질파의 발현율이 각성 뇌파에서 간질파의 발현율보다 의미 있게 높았다(P<0.01). 뇌파 검사 당시 항경련제 복용 중인 환자군에서는 S1 (54.0%)이 W1 (31.0%)보다 의미 있게 높았지만(P<0.001) 항경련제를 복용하지 않고 있는 환자군에서는 S1 (30.8%), W1 (24.6%)로 통계학적인 의의는 없었다. 뇌파 검사 시 나이가 10세 이하인 군에서 S1 (44.3%), W1 (26.8%)로 수면 뇌파 검사에서 간질파의 발현율이 더 높게 나타났으나 통계학적인 의의는 없었으며 10세 초과인 환자군에서는 S1 (46.9%), W1 (30.9%)로 수면 뇌파에서의 간질파 발현율이 각성 뇌파에서보다 높게 나타났다(P<0.05). 정상 배경파를 보인 군에서 S1 (44.1%), W1 (27.0%)로 S1이 W1보다 유의하게 높았으나(P<0.001) 비정상 배경파를 보이는 군에서는 S1 (53.8%), W1 (38.5%)로 의미 있는 차이를 보이지 않았다. 결 론 : 소아청소년 간질 환자의 뇌파 검사 상 대부분의 환자군에서 수면 뇌파의 간질파 발현율이 각성 뇌파에서보다 유의하게 높았다. 이러한 결과를 고려할 때 간질이 의심되는 소아에서 간질의 진단을 위해서 뇌파 검사를 시행할 때에 반드시 수면 뇌파를 시행하는 것이 권장된다. 전신성 발작군, 첫 경련 시 나이가 5세 이하군, 뇌파 검사 당시 항경련제 비복용군, 뇌파 검사 시 나이가 10세 이하인 군, 그리고 배경파의 비정상소견이 보이는 뇌기능 저하 소견을 보이는 환자군에서는 각성 뇌파에서도 간질파의 발현이 비교적 높게 나타났다.

• 감성과학
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• 제1권1호
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• pp.69-78
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• 1998

Sleep deprivation may affect the brain functions such as cognition and consequently, dynamics of the BEG. We examined the effects of sleep deprivation on chaoticity of the EEG. Five volunteers were sleep-deprived over a period of 24 hours They were checked by EEG during two days. thc first day of baseline period and the second day of total sleep deprivation period. EEGs were recorded from 16 channels for nonlinear analysis. We employed a method of minimum embedding dimension to calculate the first positive Lyapunov exponent. Fer limited noisy data, this algorithm was strikingly faster and more accurate than previous ones. Our results show that the sleep deprived volunteers had lower values of the first positive Lyapunov exponent at ten channels (Fp1, F4. F8. T4, T5. C3, C4. P3. P4. O1) compared with the values of baseline periods. These results suggested that sleep deprivation leads to decrease of chaotic activity in brain and impairment of the information processing in the brain. We suggested that nonlinear analysis of the EEG before and after sleep deprivation may offer fruitful perspectives for understanding the role if sleep and the effects of sleep deprivation on the brain function.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.89-103
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• 2023

Obstructive sleep apnea (OSA) is one of the most prevalent sleep disorders that can lead to serious consequences, including hypertension and/or cardiovascular diseases, if not treated promptly. Continuous positive airway pressure (CPAP) is widely recognized as the most effective treatment for OSA, which needs the proper titration of airway pressure to achieve the most effective treatment results. However, the process of CPAP titration can be time-consuming and cumbersome. There is a growing importance in predicting personalized CPAP pressure before CPAP treatment. The primary objective of this study was to optimize the CPAP titration process for obstructive sleep apnea patients through EEG feature engineering with machine learning techniques. We aimed to identify and utilize the most critical EEG features to forecast key OSA predictive indicators, ultimately facilitating more precise and personalized CPAP treatment strategies. Here, we analyzed 126 OSA patients' PSG datasets before and after the CPAP treatment. We extracted 29 EEG features to predict the features that have high importance on the OSA prediction index which are AHI and SpO2 by applying the Shapley Additive exPlanation (SHAP) method. Through extracted EEG features, we confirmed the six EEG features that had high importance in predicting AHI and SpO2 using XGBoost, Support Vector Machine regression, and Random Forest Regression. By utilizing the predictive capabilities of EEG-derived features for AHI and SpO2, we can better understand and evaluate the condition of patients undergoing CPAP treatment. The ability to predict these key indicators accurately provides more immediate insight into the patient's sleep quality and potential disturbances. This not only ensures the efficiency of the diagnostic process but also provides more tailored and effective treatment approach. Consequently, the integration of EEG analysis into the sleep study protocol has the potential to revolutionize sleep diagnostics, offering a time-saving, and ultimately more effective evaluation for patients with sleep-related disorders.

• 수면정신생리
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• 제15권2호
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• pp.71-76
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• 2008

목 적：본 연구에서는 소아 수면무호흡증 환자의 수면구조와 뇌파특성을 성별, 연령이 짝 지워진 정상군과 비교하여 수면무호흡의 영향을 비교 분석하였다. 방 법：코골이 증상을 호소하고 소아과 의사의 임상소견상 수면무호흡증이 의심되는 15명(남：여=4：11)와 정상군 15명(남：여=5：10)을 대상으로 수면다원검사를 시행하였다. 두 군의 수면다원검사에서 얻어진 수면구조관련 변인, 수면무호흡관련 변인과 스펙트럼 분석을 통해서 얻어진 뇌파 주파수별 스펙트럼을 비교하였다. 결 과：수면무호흡증군은 정상군에 비해 무호흡지수, 호흡장애지수, 혈중산소포화도 최저값 등에서 뚜렷한 차이를 보였다. 수면무호흡증군은 수면구조 분석상 1단계 수면의 비율증가, 렘수면 비율 감소 소견을 보였으며 뇌파 스펙트럼 분석상 O1채널의 델타파 증가 소견 외에는 정상군과 차이를 보이지 않았다. 결 론：소아수면 무호흡의 경우, 진단기준의 특성상 수면 무호흡이 심하지 않은 경우가 많이 포함될 수 있으며, 그 결과 무호흡으로 인한 수면구조의 와해가 뚜렷하지 않았다. 또 각성 횟수도 성인수면 무호흡에 비해 적어서 뇌파변화도 뚜렷하지 않았다. 본 연구를 통해 소아수면 무호흡증의 일반적인 양상과 특수성을 관찰할 수 있었다.