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Le guide di AI disfanno i misteri di salubrità di sonno

Gli algoritmi ed in profondità imparare ha permesso ai ricercatori di sonno di Flinders University di tuffarsi in profondità in uno dei misteri di salubrità di sonno.

Hanno usato l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale sviluppare uno strumento online libero che è usato dagli esperti e dai ricercatori in sonno intorno al mondo per risolvere il ruolo di cosiddetto K-complesso, un reticolo prominente e breve del up-down-up di attività elettrica (EEG) dell'elettroencefalogramma del cervello che dura intorno al mezzo secondo durante il sonno.

Una volta video su uno schermo di elettroencefalogramma, assomiglia un po'“ad un K„, dice Bastien Lechat, autore principale su un nuovo documento di Flinders University pubblicato in giornale di sonno (precomprima).

Speriamo che questo algoritmo contribuisca a digiunare nuove scoperte di andata per quanto riguarda la forma d'onda K-complessa misteriosa ed i sui risultati associati di salubrità.

Una mancanza di K-complessi è stata collegata ai vari problemi clinici, quali il morbo di Alzheimer e l'insonnia, suggerenti che i K-complessi fossero una parte importante di sonno normale e salubrità.

Mentre il significato ed il ruolo dei K-complessi è piuttosto poco chiari, una delle teorie principali è che riflettono il processo decisionale a basso livello a svegliano o restano addormentati in risposta ad input sensoriale durante il sonno.„

Sig. Bastien Lechat, istituto di Adelaide per salubrità di sonno alla Flinders University

i K-complessi si presentano approssimativamente ogni due minuti durante il sonno, così sono troppo ad alto contenuto di manodopera per la segnatura sistematica di sonno.

Se i K-complessi fossero considerati, catturerebbe un tecnico esperto di sonno più di lunghezza circa 0,5 - 1,5 ore segnare uno studio di sonno.

Il manuale che segna anche viene con molta variabilità, con accordo fra i segnatori esperti bassi quanto 50%. L'algoritmo di apprendimento profondo per segnare automaticamente i K-complessi durante gli studi di notte di sonno è molto più veloce e più affidabile di con la segnatura manuale.

L'algoritmo richiede intorno 3 minuti per segnare un'intera notte di sonno e supera tutti i metodi automatizzati attualmente disponibili,„ dice il Dott. Branko Zajamsek del co-author.

“Oltre alla sue velocità ed accuratezza migliorate di rilevazione, l'algoritmo egualmente dà “una fiducia„ o la classificazione di probabilità, tenendo conto i confronti più utili fra chiaro contro i segnali K-complessi ambigui - come definiti dalla segnatura umana.

“Questo rende l'output di segnatura di sonno completo, eppure molto facile da capire confrontato ad altri metodi automatizzati.„

Source:
Journal reference:

Lechat, B., et al. (2020) Beyond K-complex binary scoring during sleep: probabilistic classification using deep learning. Sleep. doi.org/10.1093/sleep/zsaa077.