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.
Sounds that have been evaluated to be effective in inducing sleep are helpful to reduce sleep disorders. Generally, several sounds have been verified the effects by brainwave experiments, but it cannot be considered on all users because of individual variation for effects. Moreover, the effectiveness for inducing sleep is not known for all new sounds made by creative activities. Therefore, new classification system is required to collect new effective sounds with considering personal brainwave characteristics. In this paper, we propose a new sound classification method by applying improved MinHash cluster to brain waves. The proposed method will classify them through whether it is effective for sleep care by evaluation his brainwave during listening for each sound. In order to prove effectiveness of the proposed classification method, we conducted accuracy experiment for sleep sound classification using verified sleep induction sound. In addition, we have compared time for existing method and proposed method. The former is scored 85% accuracy in the experiment. We confirmed the latter one that the average processing time was reduced to 70%. It is expected to be one of method for pre-screening whether it is effective when a new sound is introduced as a sound for sleep induction.
This study investigated the effects of Lavandula angustifolia (L. angustifolia) aroma on the brain electrical activity evaluated by an electroencephalogram (EEG) in the male adults since many researches were performed with females and few with males. Sleep quality of 35 male adults were analyzed by Pittsburgh sleep quality index, and they were divided into two groups of good sleep quality and poor sleep quality. EEG electrodes were attached at the frontal (F3, F4), temporal (T3, T4), occipital (O1, O2), and parietal (P3, P4) regions according to the International 10-20 system. EEG was measured for 3 min per each period of before, during, and after L. angustifolia aromatherapy. Subjects with good sleep quality showed increases in the delta power at the parietal region of both cerebral hemispheres and in the theta power at the temporal region of right hemisphere (p<0.05), and a decrease in the alpha at the parietal region of both cerebral hemispheres (p<0.05). And subjects with poor sleep quality showed increases in the delta power at the frontal region of left cerebral hemisphere and in the theta power at the frontal region of both hemispheres (p<0.05). It is concluded that L. angustifolia aroma has effects on decreasing an awakening status related-brain wave and increasing the sleep status related-brain waves in the male adults with good sleep quality, and has also effects on increasing the sleep status related-brain waves in the male adults with poor sleep quality.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.20
no.12
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pp.808-813
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2008
The study was to evaluate the air-conditioning of sleep algorithm. The algorithm was developed through the analysis of brain waves and MST, the experiments using air conditioner was performed in a apartment bedroom. Five female subjects were participated for the experiment. Eight hours of data collection a day was performed under different algorithm, case A, case B and case C. Physiological signals, EEG, ECG, EOG, and EMG, were obtained using polygraph and converted into digital signal. Then, subjects were asked to answer the questionnaire about their thermal sensation after experiment in bedroom. Sleep stages were classified, then TST, Sleep latency and Sleep efficiency were calculated for the three different air conditioner algorithm. As results, TST, Sleep efficiency, questionnaire showed the higher values for Case B algorism than that for other algorism. On the other hand, SWS latency was lower than for other conditions. Therefore, it was concluded that Case B of the algorithm was the best for comfortable and deep sleep.
Objectives : Much is still unknown about the neurophysiological mechanisms or dynamics of the sleep onset process. Detrended fluctuation analysis (DFA) is a new tool for the analysis of electroencephalography (EEG) that may give us additional information about electrophysiological changes. The purpose of this study is to analyze long-range correlations of electroencephalographic signals by DFA and their changes in the sleep onset process. Methods : Thirty channel EEG was recorded in 61 healthy subjects (male:female=34:27, age=$27.2{\pm}3.0$ years). The scaling exponents, alpha, were calculated by DFA and compared between four kinds of 30s sleep-wakefulness states such as wakefulness, transition period, early sleep, and late sleep (stage 1). These four states were selected by the distribution of alpha and theta waves in O1 and O2 electrodes. Results : The scaling exponents, alpha, were significantly different in the four states during sleep onset periods, and also varied with the thirty leads. The interaction between the sleep states and the leads was significant. The means (${\pm}$ standard deviation) of alphas for the states were 0.94 (${\pm}0.12$), 0.98 (${\pm}0.12$), 1.10 (${\pm}0.10$), 1.07 (${\pm}0.07$) in the wakefulness, transitional period, early sleep and late sleep state respectively. The mean alpha of anterior fifteen leads was greater than that of posterior fifteen leads, and the two regions showed the different pattern of changes of the alpha during the sleep onset periods. Conclusions : The characteristic findings in the sleep onset period were the increasing pattern of scaling exponent of DFA, and the pattern was slightly but significantly different between fronto-temporal and parieto-occipital regions. It suggests that the long-range correlations of EEG have a tendency of increasing from wakefulness to early sleep, but anterior and posterior brain regions have different dynamical process. DFA, one of the nonlinear analytical methods for time series, may be a useful tool for the investigation of the sleep onset period.
Kwon, Hyeok Chan;Phyo, Jung Bin;Park, Yong Gil;Lee, Hyun Ju;Tae, Ki Sik
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.39
no.1
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pp.55-61
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2018
The purpose of this study was to investigate the effect of a pillow simulated with cranial sacral therapy (CST) on sleep induction using electroencephalography (EEG). This study included 12 voluntary participants divided into experimental group (CST group) and control group (Non-CST group) to observe EEG changes. The position of the electrode for EEG measurement consists of 8 channels electrodes (Fp1, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3 and P4). In this study, we measured the fall asleep time, change of brain activity and sleep wave ratio using EEG wave (${\delta}$, ${\theta}$, ${\alpha}$, ${\beta}$ and ${\gamma}$). As a result, the mean fall asleep time of the experimental group was shorter than that of the control group significantly (p < 0.001). Also in comparison with the control group, both the delta (d) and theta (q) wave corresponding to the slow waves showed a larger increase and the alpha (a) wave showed a larger decrease significantly. The slow waves of experimental group showed a higher rate of significant increase than the control group (p < 0.001). Therefore this study showed that pillow based on CST had an effective in improving sleep induction and quality.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.8
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pp.5096-5110
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2015
The purpose of this study was to identify the effects of brain wave change through therapeutic recreation programs on depression, sleep disturbance and quality of life among elderly with dementia. The subjects of this quasi-experimental study consisted of two groups, one experimental group (N=14) and one control group (N=18), after excluding 8 participants from a total of 40 participants. The subjects of experimental group were randomly selected from the elderly (order than 65 years old) of senior care center in Daejoen and participated in 3-month therapeutic recreation program. On the other hand, the subjects of control group did not participated in any therapeutic recreation program. Each group's pre-post brain wave change, depression, sleep disturbance and quality of life were estimated. Through ANCOVA and Analysis of Structural Equation Modeling with SPSS window 17.0 and AMOS 7.0, this study found followings. Frist, the therapeutic recreation program group indicated significant improvement of brain waves, sleep disturbance and quality of Life. In addition, depression was significantly reduced in the therapeutic recreation program group. Second, significant causal relationships was found among brain waves, depression, sleep disturbance, and Quality of Life.
The cyclic alternating pattern (CAP) is a periodic EEG activity in NREM sleep, characterized by sequences of transient electrocortical events that are distinct from background EEG activities. A CAP cycle consists of two periodic EEG features, phase A and subsequent phase B whose durations are 2-60 s. At least two consecutive CAP cycles are required to define a CAP sequence. The CAP phase A is a phasic EEG event, such as delta bursts, vertex sharp transients, K-complex sequences, polyphasic bursts, K-alpha, intermittent alpha, and arousals. Phase B is repetitive periods of background EEG activity. The absence of CAP more than 60 seconds or an isolated phase A is classified as non-CAP. Phase A activities can be classified into three subtypes (A1, A2, and A3), based on the amounts of high-voltage slow waves (EEG synchrony) and low-amplitude fast rhythms (EEG desynchrony). CAP rate, the percentage of CAP durations in NREM sleep is considered to be a physiologic marker of the NREM sleep instability. In insomnia, the frequent discrepancy between self-reports and polysomnographic findings could be attributed to subtle abnormalities in the sleep tracing, which are overlooked by the conventional scoring methods. The conventional scoring scheme has superiority in analysis of macrostructure of sleep but shows limited power in finding arousals and transient EEG events that are major component of microstructure of sleep. But, it has recently been found that a significant correlation exists between CAP rate and the subjective estimates of the sleep quality in insomniacs and sleep-improving treatments often reduce the amount of CAP. Thus, the extension of conventional sleep measures with the new CAP variables, which appear to be the more sensitive to sleep disturbance, may improve our knowledge on the diagnosis and management of insomnia.
When we heard the sound of waves, we can feel stable and comfortable. I'm going to analysis the cause of comfortableness. The period is about three seconds when we breathed in relaxed state. The frequencies which in waves sound and meditation or heavy sleep are alike. Furthermore we can see that frequency is distributed in all over band width like white noise. In this paper, we confirm the fact that waves sound give comfortableness to us with Frequency Following Response.
Objective: The purpose of this study was to investigate the relationship between sleep duration and school adjustment of elementary-, middle-, high-school youth and to verify the mediating effects of parenting behavior. Methods: We analyzed the data from Wave 4 of the first-grade panel of elementary school and Waves 1 and 4 of the first-grade panel of middle school in Korean Children and Youth Panel Survey (KCYPS), including 1,703 fourth graders, 2,119 seventh graders, and 2,108 tenth graders. Multiple regression was used for the data analyses. Results: The results of this study were as follows. First, longer sleep duration was associated with a higher level of school adjustment in fourth grade. In contrast, longer sleep duration was associated with a lower level of school adjustment in seventh and tenth grades. Second, longer sleep duration was related to a higher level of discipline through reasoning in fourth grade. However, longer sleep duration was related to a lower level of parental monitoring in seventh and tenth grades. Third, the relationship between sleep duration and school adjustment was mediated by parenting behavior. Discipline through reasoning had a mediating effect in fourth grade, but the mediating effect of parental monitoring was found in seventh and tenth grades. Conclusion: These results suggest a differentiated approach on sleep duration in accordance with developmental stage and the need for parent education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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