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本文内容

  • 摘要
  • 摘要
  • 引言
  • 研究方案
  • 结果
  • 讨论
  • 披露声明
  • 致谢
  • 材料
  • 参考文献
  • 转载和许可

摘要

我们为没有编码经验的研究人员提供了一个带有图形用户界面的软件包,可以通过简单的下载和操作对小鼠的睡眠阶段进行评分。

摘要

啮齿动物的睡眠阶段评分是识别三个阶段的过程:非快速眼动睡眠 (NREM)、快速眼动睡眠 (REM) 和觉醒。睡眠阶段评分对于研究睡眠阶段特异性测量和效果至关重要。

啮齿动物的睡眠模式与人类不同,其特征是 NREM 和 REM 的发作时间较短,醒来时间隔时间较短,而人类专家的传统手动睡眠阶段评分很耗时。为了解决这个问题,以前的研究使用基于机器学习的方法来开发算法来自动对睡眠阶段进行分类,但具有高度泛化性的高性能模型通常不公开/免费,对于未经培训的睡眠研究人员来说也不友好。

因此,我们开发了一种基于机器学习的 LightGBM 算法,该算法使用大型数据集进行训练。为了使没有编码经验的睡眠研究人员可以使用该模型,基于该模型开发了一个名为 IntelliSleepScorer(v1.2 - 最新版本)的软件工具,它具有易于使用的图形用户界面。在本手稿中,我们提供了使用该软件为睡眠研究人员演示一种方便有效的小鼠自动睡眠阶段评分工具的分步说明。

引言

啮齿动物的睡眠阶段评分是识别三个阶段的过程:非快速眼动睡眠 (NREM)、快速眼动睡眠 (REM) 和觉醒2。在啮齿动物中,NREM的特征是肌肉活动减少、呼吸缓慢而有规律、心率减慢和脑电波低频振荡。与人类类似,啮齿动物的 REM 表现为肌肉乏力、脑电图激活和快速眼球运动,尽管与人类相比,啮齿动物生动梦境的发生不太明显 2,3。啮齿动物的“觉醒”状态以高频、低振幅波的大脑活动不同步、肌张力增加以及主动行为(如梳理和探索)为标志4。这三个阶段可以通过检查脑电图 (EEG) 和肌电图 (EMG) 信号来识别5

啮齿动物的自动睡眠阶段评分模型非常需要。首先,由人类专家手动对睡眠阶段进行评分既费力又费时。其次,啮齿动物的睡眠模式与人类不同,醒来时有更多碎片化的 NREM 和 REM 发作,大约 10 分钟,而人类为 60-120 分钟6。因此,在手动评分期间识别这些短暂的时间段是具有挑战性的。自 60 年代以来,人们多次尝试开发啮齿动物睡眠数据自动评分系统7(rod....

研究方案

本研究使用了从小鼠 体内 实验中收集的数据。该研究不涉及人体实验。所有动物实验均已获得 Broad Institute 的机构动物护理和使用委员会的批准。所有实验均按照相关指南和规定进行。ARRIVE 指南不适用于本研究,因为本研究的重点是开发机器学习模型,而不是比较不同的治疗组。

1. 数据准备

注意:数据兼容性:记录的数据可以具有高于 40 Hz 的任何采样率。无需对信号进行带通滤波,因为软件带通在第一步对 EEG 和 EMG 信号进行滤波。LightGBM 模型是使用小鼠数据开发和测试的。没有关于 LightGBM 模型在其他类型的实验室动物中性能的证据。记录电极需要放置在额叶和顶叶皮层,或者如果只记录一个 EEG 通道,则放置在任何一个位置。

  1. EDF/EDF+ 格式安排和要求
    注意:本研究中使用的软件仅使用 MNE-Python 包读取 EDF/EDF+ 文件。需要应用标准 EDF/EDF+ 规范来生成 EDF/EDF+ 文件。除了标准规范外,请确保 EDF/EDF+ 注解使用 UTF-8 编码。否则,软件应用程序将崩溃。
    1. 使用在线免费工具将另一种文件(非 EDF/EDF+ 文件)格式转换为 EDF/EDF+ 格式。
      注意: 获取 EEG 和 EMG....

结果

睡眠阶段评分后,GUI 中生成了三个图(如果未运行 SHAP 值,则仅生成顶部图):顶部图显示 EEG 和 EMG 通道,并带有睡眠阶段预测的催眠图。中间图显示 epoch SHAP 值。底部图显示了 Global SHAP 值(图 1)。

睡眠阶段预测催眠图中有 4 种类型的数据(图 2)。顶行是预测结果。底部 3 行分别是 2 个 EEG 和 1 个 EMG.......

讨论

本文介绍了如何使用 IntelliSleepScorer (v1.2) 图形用户界面自动对小鼠的睡眠阶段进行评分,以及如何利用 SHAP 值/绘图来更好地了解模型生成的睡眠阶段评分。

使用该软件时的一个重要考虑因素是数据兼容性。本研究中使用的内部数据仅限于放置在额叶和顶叶区域的电极。在 Miladinovic 及其同事11 的独立数据集中,尽管这些区域的电?.......

披露声明

作者声明没有利益冲突。

致谢

我们感谢 Kerena Yan 和 Jingwen 胡 手动为睡眠阶段评分,以及 Eunah 和 Soonwiik 的录音。

....

材料

NameCompanyCatalog NumberComments
Canonical Unbuntu 18.04Canonicalhttps://releases.ubuntu.com/18.04/Supporting Operating System for the software IntelliSleep Scorer: Windows, Mac, or Linux
Intel Core i7-8550U CPU @ 1.80 GHz 1.99 GHz; RAM: 24 GB Intel Corphttps://www.intel.com/content/www/us/en/products/details/processors/core-ultra.htmlHardware requirment for the software: Both Inte Core listed here have been used to process the data. It takes around 10 min to process 12 h of recording sampled at 1000 Hz for both hardwares. Any similar or superior hardware would yield comparable or better performance.  
Intel Core i7-10610U CPU @1.80 GHz 2.30 GHz; RAM: 16 GBIntel Corphttps://www.intel.com/content/www/us/en/products/details/processors/core-ultra.htmlHardware requirment for the software: Both Inte Core listed here have been used to process the data. It takes around 10 min to process 12 h of recording sampled at 1000 Hz for both hardwares. Any similar or superior hardware would yield comparable or better performance.  
LightGBMMicrosofthttps://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/index.htmlMachine learning-based algorithm that was used to train the software. 
MacBook ProApplehttps://www.apple.com/in/macbook-pro/Supporting Operating System for the software IntelliSleep Scorer: Windows, Mac, or Linux
WindowsMicrosofthttps://www.microsoft.com/en-in/windows/?r=1Supporting Operating System for the software IntelliSleep Scorer: Windows, Mac, or Linux

参考文献

  1. Wang, L. A., Kern, R., Yu, E., Choi, S., Pan, J. Q. Intellisleepscorer, a software package with a graphic user interface for automated sleep stage scoring in mice based on a light gradient boosting machine algorithm. Sci Rep. 13 (1), 4275 (2023).
  2. Astori, S., Wimmer, R. D., Luthi, A.

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