IntelliSleepScorer, 마우스용 그래픽 사용자 인터페이스가 포함된 소프트웨어 패키지 자동 수면 단계 점수 매기기

요약

코딩 경험이 없는 연구자가 간단한 다운로드 및 조작으로 마우스의 수면 단계를 점수화할 수 있도록 그래픽 사용자 인터페이스가 포함된 소프트웨어 패키지를 제공합니다.

초록

설치류의 수면 단계 점수는 비급속 안구 운동 수면(NREM), 급속 안구 운동 수면(REM) 및 각성의 세 단계를 식별하는 과정입니다. 수면 단계 점수는 수면 단계별 측정 및 효과를 연구하는 데 중요합니다.

설치류의 수면 패턴은 인간의 수면 패턴과 다르며, 깨어남 시 NREM과 REM의 에피소드가 더 짧다는 특징이 있으며, 인간 전문가에 의한 전통적인 수동 수면 단계 점수는 시간이 많이 걸립니다. 이 문제를 해결하기 위해 이전 연구에서는 머신 러닝 기반 접근 방식을 사용하여 수면 단계를 자동으로 분류하는 알고리즘을 개발했지만, 일반화 가능성이 뛰어난 고성능 모델은 교육을 받지 않은 수면 연구자에게 공개적으로 사용할 수 없거나 비용이 들지 않거나 사용자 친화적이지 않은 경우가 많습니다.

따라서 우리는 대규모 데이터 세트로 훈련된 기계 학습 기반 LightGBM 알고리즘을 개발했습니다. 코딩 경험이 없는 수면 연구자가 모델을 사용할 수 있도록 사용하기 쉬운 그래픽 사용자 인터페이스를 특징으로 하는 모델을 기반으로 IntelliSleepScorer(v1.2- 최신 버전)라는 소프트웨어 도구가 개발되었습니다. 이 원고에서는 수면 연구자를 위해 마우스에서 편리하고 효과적인 자동 수면 단계 점수 매기기 도구를 시연하기 위해 소프트웨어 사용에 대한 단계별 지침을 제시합니다.

서문

설치류의 수면 단계 점수는 비급속 안구 운동 수면(NREM), 급속 안구 운동 수면(REM) 및 웨이크²의 세 단계를 식별하는 절차입니다. 설치류에서 NREM은 근육 활동 감소, 느리고 규칙적인 호흡, 심박수 감소, 뇌파의 저주파 진동이 특징입니다. 설치류의 REM은 인간과 유사하게 근육 무력증, EEG 활성화 및 빠른 안구 움직임을 보이지만 생생한 꿈의 발생은 인간에 비해 설치류에서 덜 명확합니다 ^2,3. 설치류의 '깨어남(wake)' 상태는 고주파, 낮은 진폭파, 근육 긴장도 증가, 그루밍(grooming) 및 탐색(exploration)과 같은 활동적인 행동으로 비동기화된 뇌 활동으로 특징지어진다⁴. 이 세 단계는 뇌전도(EEG) 및 근전도(EMG) 신호를 검사하여 확인할 수 있다⁵.

설치류의 자동 수면 단계 점수 모델은 매우 필요합니다. 첫째, 인간 전문가에 의한 수동 수면 단계 채점은 노동 집약적이고 시간이 많이 걸립니다. 둘째, 설치류의 수면....

프로토콜

이 연구는 생쥐의 생체 내 실험에서 수집된 데이터를 사용했습니다. 이 연구에는 인체 실험이 포함되지 않았습니다. 동물을 대상으로 한 모든 실험은 Broad Institute의 Institutional Animal Care and Use Committee의 승인을 받았습니다. 모든 실험은 관련 지침 및 규정에 따라 수행되었습니다. 이 연구의 초점은 서로 다른 치료 그룹을 비교하는 것이 아니라 기계 학습 모델을 개발하는 것이기 때문에 ARRIVE 지침은 이 연구에 적용되지 않습니다.

1. 데이터 준비

알림: 데이터 호환성: 기록된 데이터는 모든 s를 가질 수 있습니다.amp40Hz보다 높은 링 속도. 소프트웨어 대역통과는 첫 번째 단계에서 EEG 및 EMG 신호를 필터링하기 때문에 신호를 대역통과 필터링할 필요가 없습니다. LightGBM 모델은 생쥐의 데이터를 사용하여 개발 및 테스트되었습니다. 다른 유형의 실험 동물에서 LightGBM 모델의 성능에 대한 증거는 없습니다. 기록 전극은 전두엽 피질과 두정엽 피질에 배치해야 하며, EEG 채널이 하나만 기록되는 경우 어느 한 곳에 배치해야 합니....

토론

이 문서에서는 IntelliSleepScorer(v1.2) 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하여 마우스의 수면 단계를 자동으로 점수화하는 방법과 SHAP 값/플롯을 활용하여 모델에서 생성된 수면 단계 점수를 더 잘 이해하는 방법을 제공합니다.

소프트웨어를 사용할 때 중요한 고려 사항은 데이터 호환성입니다. 이 연구에서 사용된 사내 데이터는 전두엽 및 두정엽 영역에 .......

자료

Name	Company	Catalog Number	Comments
Canonical Unbuntu 18.04	Canonical	https://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 Corp	https://www.intel.com/content/www/us/en/products/details/processors/core-ultra.html	Hardware 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 GB	Intel Corp	https://www.intel.com/content/www/us/en/products/details/processors/core-ultra.html	Hardware 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.
LightGBM	Microsoft	https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/index.html	Machine learning-based algorithm that was used to train the software.
MacBook Pro	Apple	https://www.apple.com/in/macbook-pro/	Supporting Operating System for the software IntelliSleep Scorer: Windows, Mac, or Linux
Windows	Microsoft	https://www.microsoft.com/en-in/windows/?r=1	Supporting Operating System for the software IntelliSleep Scorer: Windows, Mac, or Linux