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Signal Processing/Sleep9

Cardio-Respiratory Coupling Abstract이 챕터는 Cardio-Respiratory Coupling (CRC)에 대한 개념을 다루고 있음CRC: 심장박동이 호흡 패턴에 영향을 미치는 현상CRC는 호흡이 심박수와 혈압에 미치는 영향을 넘어서, 자율 신경계와 호흡 조절 시스템 간의 상호작용을 반영연구에서는 쥐를 대상으로 산소 부족 상태(sustained/intermittent hypoxia)를 조건화했을 때의 결과를 보여줌간헐적 저산소 상태는 자율 신경계와 호흡 간의 결합을 강화지속적 저산소는 결합 패턴을 변화시킴CRC의 주요 기능은 가스 교환 효율성에 미미한 영향을 주지만, 패턴의 변동성을 유지하기 위해 약하게 결합된 진동기 기능을한다고 주장원문: "we propose that cardiorespiratory control sys.. 2024. 10. 1.
[논문 정리] Cardiorespiratory Coupling: Common Rhythms in Cardiac, Sympathetic, and Respiratory Activities Title: Cardiorespiratory Coupling: Common Rhythms in Cardiac, Sympathetic, and Respiratory ActivitiesAuthors: Thomas E. Dick et al.link: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/24746049/ Abstract연구 배경: Cardiorespiratory Coupling, CRC을 중심으로 호흡, 심박수, 혈압 간의 상호작용을 분석한다. 심혈관계가 호흡 패턴에 미치는 영향과 그 기전이 아직 명확하지 않기에 이 연구는 이를 규명하려고 한다.연구 목적: 간헐적 및 지속적 저산소 자극이 CRC에 미치는 차별적 영향을 분석하며, 이러한 자극이 자율신경계와 호흡 패턴에 어떻게 영향을 미치는지.. 2024. 9. 11.
[논문정리] Ventilatory Burden as a Measure of Obstructive Sleep Apnea Severity Is Predictive of Cardiovascular and All-Cause Mortality Title: Ventilatory Burden as a Measure of Obstructive Sleep Apnea Severity Is Predictive of Cardiovascular and All-Cause MortalityAuthors: Ankit Parekh et al.Conference: American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine, 2023link: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37698405/Advancement in Sleep Apnea Monitoring: AHI(무호흡-저호흡 지수)는 수면무호흡증의 진단에 사용되지만, 심혈관 및 전체 사망률을 예측하는 데 한계가 있음.AHI는 physiolog.. 2024. 9. 10.
[논문정리] SleepVST: Sleep Staging from Near-Infrared Video Signals using Pre-Trained Transformers Title: SleepVST: Sleep Staging from Near-Infrared Video Signals using Pre-Trained Transformers Authors: Jonathan F. Carter et al. Conference: CVPR 2024link: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/html/Carter_SleepVST_Sleep_Staging_from_Near-Infrared_Video_Signals_using_Pre-Trained_Transformers_CVPR_2024_paper.htmlSummarization카메라 기반 수면 모니터링의 발전:최근 카메라 기반 생리 신호 모니터링 기술이 발전하며, 비접촉 방식으로 호흡과.. 2024. 9. 10.
Neural network analysis of sleep stages enables efficient diagnosis of narcolepsy 제목: Neural network analysis of sleep stages enables efficient diagnosis of narcolepsy 저자: Jens B. Stephansen et al. 링크: https://www.nature.com/articles/s41467-018-07229-3 소속: Center for Sleep Science and Medicine, Stanford University, Stanford 94304 CA, USA. 인용: 178(2024.04.09 기준) 출판: Nature Communication 2018 (IF 14.92) Abstract: - Type-1 Narcolepsy (T1N)의 진단은 visual inspection of polysomnograp.. 2024. 4. 9.
논문 요약 - Expert-level sleep scoring with deep neural networks 제목: Expert-level sleep scoring with deep neural networks 저자: Siddharth Biswal, Haoqi Sun, Balaji Goparaju, M Brandon Westover, Jimeng Sun, and Matt T Bianchi 링크: https://academic.oup.com/jamia/article/25/12/1643/5185596?login=true 소속: School of Computational Science and Engineering, Georgia Institute of Technology 인용: 245(2024.04.09 기준) 출판: Journal of the American Medical Informatics Association.. 2024. 4. 9.
논문 요약 - An end-to-end framework for real-time automatic sleep stage classification 제목: An end-to-end framework for real-time automatic sleep stage classification 저자: Amiya Patanaik, Ju Lynn Ong, Joshua J Gooley, Sonia Ancoli-Israel, Michael W L Chee 링크: https://academic.oup.com/sleep/article/41/5/zsy041/4954046?login=true 소속: Centre for Cognitive Neuroscience, Neuroscience and Behavioral Disorders Program, Duke-NUS Medical 인용: 146 (2024.04.09 기준) 출판: Sleep Research Society 201.. 2024. 4. 9.
논문 읽기 CoRe-Sleep: A Multimodal Fusion Frameworkfor Time Series Robust to Imperfect Modalities. 저자: Konstantinos Kontras et al 소속: KU Leuven University 학회: IEEE TRANSACTIONS 2023 BaseLine - 수면 단계 분류를 하기 위해선 다양한 신호 데이터를 수집하는데 EEG, EOG, ECG, EMG와 같은 정보를 수집한다. - 30초 단위로 수면 단계를 분류하며, SHHS 데이터셋은 AASM scoring 방식을 채택하였다. - 수면 단계에는 Wake, RAM(Rapid Eye Movement), Non-RAM1, Non-RAM2, Non-RAM3가 있다. Problem - 기존의 방법은 EEG signal에만 의존하는 경향이 있었다. 하지만, 다양한 신호가 더 다양한 정보를 제공하며, EEG 신호에 Noise, missing value와.. 2023. 5. 8.
논문 읽기 - DeepSleepNet: a Model for Automatic Sleep StageScoring based on Raw Single-Channel EEG 저자: Akara Supratak et al. 소속: Imperial College London, London 학회: IEEE TRANSACTIONS on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 2017 인용: 786 (until 2023.05.07) Baseline PSG(Polysomnogram) - PSG: EEG(뇌파), EOG(눈), EMG(근전도), ECG(심전도)등 다양한 형태의 신호를 수면 중 수집한 데이터 정보 - 30초 간격으로 R&K 혹은 AASM Manual을 통해 어떤 수면 단계에 있는지를 판단한다. Time Invariant vs Time variant. - 아래 이미지와 같이, 같은 입력에 대해 같은 출력이 나오도록 하는 것. hand.. 2023. 5. 7.
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