2021年9月6日(月)@計算メディカルサイエンスシンポジウム2021. @Zoom

病院での睡眠ポリグラフによるヒト睡眠段階自動判定とその根拠提示
太田 玲央
計算科学研究センター研究員
情報情報学研究部門
データ基盤分野

1

ヒトの睡眠ステージ判定
n睡眠関連疾患の診断とそのための検査が通常は病院で行われる
n睡眠ポリグラムに基づく睡眠段階判定が行われる
n専門技師の手による終夜計測記録の判定には非常に時間がかかる
n自動的に検出し，技師の作業負担を軽減することが望まれる

亀田メディカルセンターホームページより(http://www.kameda.com/patient/diagnostic/physiofunction_01/psg/index.html)

2

ヒトの睡眠ステージ判定
Head
Box

①
生体信号計測 &30秒エポックに分割

PC

Main unit3

ヒトの睡眠ステージ判定
Head
Box

①
生体信号計測 &30秒エポックに分割

PC

4Main unit②
各睡眠段階に特徴的な特徴波を検出

5ヒトの睡眠ステージ判定
K-complex→N2③ AASMルールに基づいて睡眠ステージ判定①
生体信号計測 &30秒エポックに分割②
各睡眠段階に特徴的な特徴波を検出

6

ヒトの睡眠ステージ判定
K-complex→N2
Proposed method①
Measure biologicalsignals& divide it to30-s intervals

ステップ②と③に関するシステムを開発する③ AASMルールに基づいて睡眠ステージ判定②
各睡眠段階に特徴的な特徴波を検出

7

特徴波の例
ステージ 特徴波

アルファ波
まばたき
W

Rapid eye movement(REM, 急速眼球運動)
Slow eye movement(SEM, 緩徐眼球運動)

N1

ステージ 特徴波

N2
N3

まどろみ

Sleep spindle (紡錘波)
Slow wave (徐波)
鋸波（のこぎり波）

REM

LAMF
(低振幅混在周波数)
頭頂鋭波

K-complex (K複合)

REM
振幅減少
遷移筋活動

特徴波説明の色の意味

EEG

EOG

オトガイ筋 EMGOther8特徴波の例
Stagewaveform
Alpha rhythm

W

Blink
Rapid eye movement
Slow eye movement

N1

LAMF
Vertex sharp wave
Falling asleep

ステージ 特徴波

N2

K-complex (K複合)
Sleep spindle

N3
Slow wave
明瞭な鋭波が最初に現れ, 追っ
Sawtooth waveて下方の波形が観察される
Rapid eye movement
REM
Amplitude decrease
Transient muscle
周波数解析では特徴波の波形activity
検出をするのに工夫が必要
EEG

EOG

Submental EMG

Other

深層学習による自動判定モデル

9

nマルチチャンネルでの深層学習モデル[Chambon, et al., 2018]

n大規模深層学習モデル[Stephansen, et al., 2018]

p 入力チャンネル数を増やした方が性能が向上
p 空間フィルタリングを畳み込みで表現し，軽量な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案

p 入力信号をEEG，EOG，EMGの自己相関と左右EOGの相互相関入力を5秒刻みなど短い範囲で判定してから最後に30秒判定
p VGG16という画像認識(一般物体認識)で成功を収めている
深層CNNを参考にしたモデル

nサンプル周波数ごとのステージ判定を可能にした時系[Perslev, et al., 2019]
列領域分割モデル
p U-Timeという全畳み込み層ネットワークによるステージ判定を可能にしたU-Net構造モデル

10

研究目的
n深層ニューラルネットワークによるヒトの睡眠段階判定手法の開発とその根拠提示
p CNN: convolutional neural network[Stephansen, et al., 2018; Chambon et al., 2018]

p CAM: class activation map[Lin, et al., 2015; Zhou et al., 2018]• 畳み込み層とGlobal Average Pooling (GAP)

n判別性能の評価
p 特徴量抽出における正規化方法の比較• Layer Normalization• Batch Normalization[Ba, Kiros, Hinton, 2015][Ioffe, Szegedy, 2015]

p 特徴波の抽出において全結合とクラス時系列に局所性を与えたCAMの比較

時間

1エポック(30 s)

1エポック(30 s)
Normalization

Normalization
concatenate

OutputW, N1~N3, R

5 Soft-max

Global Average Pooling

CAM

Max-pooling

Max-pooling

Normalization

Max-pooling

Convolution

Convolution

CNN

Convolution

Convolution

Convolution

p 特徴量ごとにタイムステップ方向
バッチごとに平均0, 標準偏差1に正規化 畳み込み層出力
Convolution

nBatch Normalization

Convolution

1エポック(30 s)のタイムステップ+

時間
EMG 1chp タイムステップごとに特徴量の方向で平均0，標準偏差1に畳み込み層出力
正規化
EOG 2chnLayer Normalization

EEG 6ch

判別部分

特徴量抽出特徴量の正規化
11CAM

1エポック(30 s)

一回の学習計算の更新を行うまとまり
バッチの中の各特徴量を平均0,標準偏差1に正規化

12

実験の構成
n実験１：正規化層の変更
p Layer Normalization(LN)
p Batch Normalization(BN)n実験２：Global Activation Map (GAP)p Sleep-CAM: GAPありでCAMも出力できる 正規化層にはLNを使用
p 従来のCNNを基にしたモデル: GAPなし 正規化層にはLNを使用

Sleep-CAM

実験１
LNとBNの比較

従来CNNを基にしたモデル

EEG 6chEOG 2ch

EMG 1chEEG 6chEOG 2ch

EMG 1chConvolution

Convolution

Convolution

Convolution

Convolution

Convolution

Convolution

Convolution
特徴抽出部

Convolution

Convolution

Max-pooling

Max-pooling

Max-pooling

Max-pooling

NormalizationNormalization

Normalization
concatenate+Convolution

CAM

判別部（CAM）
5 Soft-max

Global Average Pooling

OutputW, N1~N3, R

実験２

Convolution
特徴抽出部
Max-pooling

Convolution
Max-pooling

Normalization
Normalization
Normalization+concatenate
Full connection
OutputFull connection
W, N1~N3, R
Dropout
5 Soft-max

判別部（全結合）13

実験概要
提案手法によるステージ判定を行なった
nデータセット
異なる地域で計測された睡眠生体信号データセッ
ト (約8時間分ずつ)２セット(IIIS, MASS)
睡眠専門技師によって判定されたステージ判定ラベル.
n訓練と評価p 7分割交差検定([訓練+検証] : テスト = 6 : 1)
p 一致率によって信頼性を評価(技師判定とシステムの一致度)

Stage ○

Stage ×Agreement rate = accuracy14混同行列

データセット1．IIIS データセット2.MASS 混合データセット
Acc. : 87.6%, κ : 0.83
W R N1 N2 N3W
RN1N2N3Total 53630 epochs

W RW
R
N1N2N3Acc. : 86.2%, κ : 0.79
W R N1 N2 N3W
R
N1
N2N3Total 57643 epochs

N1 N2 N3Acc. : 86.9%, κ : 0.83
W R N1 N2 N3W
R
N1N2N3Total 111273 epochs

W R N1 N2 N3W
RN1N2N3W RW
RN1N2N3

N1 N2 N3

睡眠段階経過図

2nd Top case
15Acc. : 93.6%

16

まとめn自動睡眠段階判定のための深層学習モデル
Sleep-CAMの構築を行なった
p 特徴量の正規化層はBNよりもLNの方が良かった
p 全結合層に比べると，GAPを含んだCAMによる判定によって，判定精度を向上させた

nデータセットを混合した上での学習実験を行った
p データセットごとに学習するときと比較して，同等の性能が出ることを確認した

御清聴ありがとうございました