• 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.

• 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.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권6호
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• pp.392-403
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• 2023

This study presents a new hybrid fNIRS-EEG system to meet the demand for a lightweight and low-cost sleep pattern monitoring device. For multiple-channel configuration, a six-channel electroencephalogram (EEG) and a functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) system with eight photodiodes (PD) and four dual-wavelength LEDs are designed. To enhance the convenience of signal measurement, the device is miniaturized into a patch-like form, enabling simultaneous measurement on the forehead. Due to its fully integrated functionality, the developed system is advantageous for performing sleep stage classification with high-temporal and spatial resolution data. This can be realized by utilizing a two-dimensional (2D) brain activation map based on the concentration changes in oxyhemoglobin and deoxyhemoglobin during sleep stage transitions. For the system verification, the phantom model with known optical properties was tested at first, and then the sleep experiment for a human subject was conducted. The experimental results show that the developed system qualifies as a portable hybrid fNIRS-EEG sleep pattern monitoring device.

• 감성과학
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• 제6권4호
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• pp.9-14
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• 2003

수면단계는 수면감을 평가하는 데 있어서 중요한 생리지표로서 사용되어 왔다. 그러나 수면다원검사를 이용한 전통적 수면단계 분류방법은 뇌전도(electroencephalogram : EEG), 안전도(electrooculogram : EOG), 심전도(electrocardiogram : ECG), 근전도(electromyogram : EMG) 등을 종합적으로 측정하므로 수면단계를 비교적 정확히 분류할 수 있지만 피험자에게 심한 구속감을 주는 문제가 있다. 본 연구에서는, 각성상태에서 교감신경계가 지배적인 반면에 수면 중에는 부교감 신경계가 더 활동적인 점에 착안하여 수면단계를 간단히 분류할 수 있는 방법을 찾고자 수면단계에 따른 심박동변이도(heart rate variability : HRY)를 분석하였다. 이 실험에는 건강한 대학생 6명이 2일씩 전체 12회의 야간수면에 참여하였다. 수면다원검사 장치를 이용하여 피험자들이 수면을 취하고 있는 동안, EEG, EOG, ECG, EMG(턱 및 다리)를 측정하여 수면단계를 "Standard scoring system for sleep stage"에 따라 자동으로 분류하였다. 그런 뒤, 본 연구를 통하여 제작된 Sleep Data Acquisition/Analysis 시스템을 이용하여 수면다원검사 장치로부터 ECG신호만 추출하여 HRV의 전력스펙트럼을 3개의 영역[저주파수대역(low frequency : LF), 중간주파수대역(medium frequency : MF), 고주파수대역(high frequency : HF)]으로 나누어 분석하였다. 단일채널 ECG를 이용하여 수면단계별로 HRV의 LF/HF를 분석한 결과, W(wakefulness)단계가 2단계에 비하여 325%높게(p＜.05), 3단계에 비하여 628%높게(p＜.001), 4단계에 비하여 800%높게(p＜.001) 나타났으며, 4단계는 REM(rapid eye movement)단계에 비하여 427% 낮게(p＜.05), 1단계에 비하여 418% 낮게(p＜.05) 나타났다. 또한 LF/HF가 수면단계에 따라 변화하는 양상은 W, REM, 1, 2, 3, 4단계의 순으로 단조 감소하였다. 한편, 수면단계별 MF/(LF+HF)의 차이는 유의하지 않았으나 표본집단의 기술통계치를 살펴본 바 REM단계와 3단계의 평균치가 가장 높았다.치가 가장 높았다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권6호
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• pp.487-494
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• 2003

수면뇌파의 해석에 있어서 수면단계는 뇌파의 특성파 검출에 특히 중요하다. 수면단계는 여러 수면질환의 진단에 가장 기초적일 단서를 제공한다. 본 연구에서 수면뇌파 신호를 이산 웨이브렛 변환 뿐 만 아니라 퓨우리에 변환, 연속 웨이브렛 변환을 이용해서 해석하였다. 제안된 시스템 방범인 퓨우리에와 웨이브렛은 수면뇌파의 중요한 특성파(유파, 수면방추파, K복합, 구파 REM) 검출을 위해서 수면상태를 분석했다. 수면뇌파 분석에는 Daubechies 웨이브렛 변환 방법과 고속 퓨우리에를 이용했다. 모의실험결과 신경망 시스템이 특성 파형의 분류에 높은 성능을 발휘함을 알 수 있었다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권1호
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• pp.21-26
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• 2017

In this paper, we suggest an automated sleep scoring method using machine learning algorithms on accelerometer data from a wristband device. For an experiment, 36 subjects slept for about eight hours while polysomnography (PSG) data and accelerometer data were simultaneously recorded. After the experiments, the recorded signals from the subjects were preprocessed, and significant features for sleep stages were extracted. The extracted features were classified into each sleep stage using five machine learning algorithms. For validation of our approach, the obtained results were compared with PSG scoring results evaluated by sleep clinicians. Both accuracy and specificity yielded over 90 percent, and sensitivity was between 50 and 80 percent. In order to investigate the relevance between features and PSG scoring results, information gains were calculated. As a result, the features that had the lowest and highest information gain were skewness and band energy, respectively. In conclusion, the sleep stages were classified using the top 10 significant features with high information gain.

• 수면정신생리
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• 제24권1호
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• pp.24-31
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• 2017

목 적 : 이 연구에서는 PLMS 지수의 변화에 따라 수면다원검사 상 나타나는 수면 변수들과 주간 졸림 증상의 변화가 있는지 살펴보고, PLMD의 바람직한 진단 기준으로서의 PLMS 지수에 대해 알아보고자 하였다. 방 법 : 총 4195명 환자들에 대해 수면다원검사를 시행한 기록을 조사하여, 17세 이상이고, 원발성 불면증, 수면무호흡증, 기면병, 렘수면 행동장애가 없는 666명의 대상 환자들을 선택하였다. 대상 환자들의 PLMS 지수에 따라 5 이하인 그룹(1 그룹)과, 5에서 15 사이인 그룹(2 그룹), 15를 초과하는 그룹(3그룹)의 세 그룹으로 나누어 비교하였다. 각 그룹별로 연령, 성별, Epworth 졸림 척도, 수면 효율, 입면 후 각성시간, 수면 잠복기, 1단계 수면분율, 2단계 수면분율, 3단계 수면분율, REM 수면분율 등의 변수를 비교하였다. 결 과 : 세 그룹은 연령과 성별에서 통계적으로 의미 있는 차이를 보였다. 수면 효율, WASO, 3단계 수면분율에서 1그룹과 2, 3그룹은 의미 있는 차이를 보였고, 2그룹과 3그룹 사이에는 차이가 없었다. 수면 잠복기와 Epworth 졸림척도에서 1그룹과 3그룹이 의미 있는 차이가 있었고, 2그룹과 3그룹 사이에는 차이가 없었다. 연령을 제어 변수로 설정하고 편상관분석을 실시한 결과 PLMS 지수는 수면 효율, WASO와 의미 있는 상관관계를 나타냈다. 결 론 : 이 연구 결과를 통해 PLMS 지수에 따라 수면다원검사 상 수면 변수의 변화가 있음을 알게 되었다. 또한 변화된 중요 수면 변수에서 2그룹과 3그룹이 차이가 없는 것으로 나타나서, PLMS 지수가 5 이상을 PLMD라고 진단했던 예전 진단 기준을 좀더 옹호하는 결과인 것으로 나타났다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제38권2호
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• pp.97-107
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• 2013

기면병 환자들은 과도한 주간 졸음증, 탈력발작, 수면마비, 입면시 환각 외에도 야간 수면의 장애를 가지고 있다는 것을 알 수 있었다. 주의, 기억 그리고 집행에 대한 인지기능을 평가한 결과 d2 의 경우 전체 수행을 한 총 넘버수, 지속적이 수행이 요구되는 과제인 정반응 수(TN-E), 집중력 지표(CP), 그리고 과제를 수행하는데 일관성과 안정성을 평가하는 변동률(FR)에서 기면병 환자군의 점수가 대조군에 비해 통계적으로 유의하게 낮았다. 이는 기면병 환자의 주의력에 결함을 시사한다. 또한, K-CVLT 검사의 B 목록의 경우 기면병 환자군에서 대조군에 비하여 저조한 수행을 보여 언어성 주의력에 저하를 시사한다. 무엇인가를 기억하기 위해서는 한 가지에 주의를 기울여야 하기 때문에 주의와 기억은 밀접하게 관련되어 있으므로 주의력은 기억이나 집행기능 등의 상위인지기능의 수행에도 영향을 줄 수 있다. 따라서 기면병 환자들에서 기존에 보고되었던 주의력 이외의 인지기능 저하는 실제로 주의력 저하에 의한 이차적인 현상으로도 생각해 볼 수 있다. 기면병은 개인의 삶의 질적인 측면뿐 아니라, 인지기능 저하로 인해 사고가 증가시킨다는 점은 공중보건학적으로도 중요한 문제임에도 불구하고[26], 기면병 환자의 주의, 기억, 그리고 집행에 대한 인지기능을 포괄적으로 평가하는 연구는 거의 이루어지지 않았다. 이 연구는 기면병 환자에서 주의, 기억 그리고 집행기능에 대한 포괄적인 신경심리검사를 통하여 인지기능을 평가하였고, 인지기능의 재활 및 개선을 위한 유용한 자료로서 의의가 있다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권6호
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• pp.633-646
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• 2020

We reviewed all studies assessing the health-related quality of life (HRQoL) in patients with hepatocellular carcinoma (HCC) between 2009 and 2018 (n = 45). Most studies assessed HRQoL as an outcome, and evaluated or compared the HRQoL of HCC patients depending on the type of treatment or stage of disease. HCC patients had a worse HRQoL than the general population, including in those with early-stage HCC. Patients commonly experienced pain, fatigue, sleep disturbance, distress, and lack of appetite, and these symptoms remained problematic even a few years after treatment. TNM classification of malignant tumors stage, tumor stage, presence of cirrhosis, being Asian, being female, living alone, or being unemployed were associated with a poor HRQoL. While recent studies have included a more diverse patient population, various topics, and different study designs, there were limited studies on supportive interventions. Given the increase in HCC cases and HCC survivors, addressing the HRQoL of HCC patients requires more attention.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권4호
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• pp.1224-1248
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• 2022

In various sensor network applications, such as climate observation organizations, sensor nodes need to collect information from time to time and pass it on to the recipient of information through multiple bounces. According to field tests, this information corresponds to most of the energy use of the sensor hub. Decreasing the measurement of information transmission in sensor networks becomes an important issue.Compression sensing (CS) can reduce the amount of information delivered to the network and reduce traffic load. However, the total number of classification of information delivered using pure CS is still enormous. The hybrid technique for utilizing CS was proposed to diminish the quantity of transmissions in sensor networks.Further the energy productivity is a test task for the sensor nodes. However, in previous studies, a clustering approach using hybrid CS for a sensor network and an explanatory model was used to investigate the relationship between beam size and number of transmissions of hybrid CS technology. It uses efficient data integration techniques for large networks, but leads to clone attacks or attacks. Here, a new algorithm called SBEA (Snowball Endurance Algorithm) was proposed and tested with a bow. Thus, you can extend the battery life of your WSN by running effective copy detection. Often, multiple nodes, called observers, are selected to verify the reliability of the nodes within the network. Personal data from the source centre (e.g. personality and geographical data) is provided to the observer at the optional witness stage. The trust and reputation system is used to find the reliability of data aggregation across the cluster head and cluster nodes. It is also possible to obtain a mechanism to perform sleep and standby procedures to improve the life of the sensor node. The sniffers have been implemented to monitor the energy of the sensor nodes periodically in the sink. The proposed algorithm SBEA (Snowball Endurance Algorithm) is a combination of ERCD protocol and a combined mobility and routing algorithm that can identify the cluster head and adjacent cluster head nodes.This algorithm is used to yield the network life time and the performance of the sensor nodes can be increased.