DEIM Forum 2023 5a-4-5

特徴波の発生タイミングを考慮したモデルによる睡眠ステージ判定精度の向上とエポックフリーなステージ判定
山田 空†,‡

堀江 和正†,§

北川 博之†,§†筑波大学 〒305-8574 茨城県つくば市天王台 1-1-1
E-mail: ‡s2113516@s.tsukuba.ac.jp, §{horie, kitagawa}@cs.tsukuba.ac.jp
あらまし 睡眠診断の効率化を目指し，深層学習モデルを用いて生体信号から睡眠ステージ（レム睡眠など）を判定する手法が提案されている．中でも先行研究である Sleep-CAM は，判断根拠を説明できる実用性の高い手法であるが，判断根拠である「特徴波」の持続時間や発生タイミングを構造上把握できないといった問題があった．
本研究では,Sleep-CAM モデルをベースに LSTM を導入することで，説明可能性を損なわず上記の問題を解決できるモデルを目指した．現時点では判定精度の改善には至っていないが，従来よりも時間軸方向に細かいステージの判定を達成した．
キーワード

医療・ヘルスケア, 時系列データ処理, 睡眠ステージ判定

1. 序論

考慮できる自動スコアリング手法の提案を目標とする．

ヒ ト の 睡 眠 は 覚 醒 (wake), レ ム 睡 眠 (REM, Rapid EyeMovement), ノンレム睡眠(N1〜N3 の3 段階に分類される)の3つの睡眠ステージで構成される. 睡眠時無呼吸症候群(SAS)や不眠症等の睡眠障害の診断・治療には, 睡眠ステージの分布や遷移といった睡眠の状態や質の把握が重要である.
生体信号を用いた睡眠ステージの判定は睡眠診断において

2. 睡眠ステージスコアリング
睡眠ステージの手動スコアリングは, 以下の手順で行われる.
PSG の計測: 患者に測定機器を装着し, 6 つの脳波（EEG）,2 つの眼電図（EOG）, 1 つの脳波（EOG）を測定する.

不可欠であるが，手間がかかる．高い判定精度を達成してい信号の前処理: 測定された PSG 信号のノイズ除去を行い,る既存の自動スコアリング手法は，睡眠段階判定の根拠を説

信号を 30 秒間隔（1 エポックとする）に分割する. 専門家は明する能力の欠如といった理由から臨床の場では広く適用さ各エポックに１つの睡眠ステージラベルを割り当てる.

れていない．この問題に対し，判定根拠の説明手法を備えた深層学習モデル，Sleep-CAM[1]が提案されている．判定ステージとは独立して提示する機能を有している．また，考慮された信号が，医師・技師がステージを判定する際の根拠である「特徴波」と重なることが示されている．

特徴波の検出: 専門家は睡眠ステージを判定する際に用いる根拠となる「特徴波」を検出する.
睡眠ステージの割り当て: 専門家は米国睡眠学会（AASM）が制定するルール[2]に則り, 睡眠ステージを割り当てる.
このルールは主に以下の原則に則る.
⚫

Sleep-CAMは判定精度の面でも高い水準を示している．しかし，判定を間違えやすいエポックにはある程度の共通点があ

特にエポックの前半に特徴波が存在すれば, それと関連する睡眠ステージを割り当てる⚫

り，判定精度を改善する余地があると思われる．特に特徴波がない場合は, 先行エポックのステージと特徴波を考慮してステージを割り当てる

Sleep-CAM論文中では，モデルが特徴波の持続時間や発生タイミングなどの把握に適していないこと，またエポックに含まれる睡眠段階の割合を考慮できないといった問題が考察されている．
これらの問題点を解決することで，Sleep-CAMの精度がさらに改善すると期待される．
本研究では，（１）Sleep-CAMの持つ説明可能性を損なうこ

晩あたりに二時間近くもかかる作業であり，多大な労力と時となく, （２）特徴波の持続時間や発生タイミングなどが把間を必要とする．これらの作業を自動化することで, 医師や握でき，（３）複数の睡眠段階が含まれるエポックも適切に判定技師の労力を軽減することができることから，多くの研⚫

複数の睡眠段階を示す特徴波が含まれる場合,最も多くの割合を占めるステージを割り当てる

特徴波の検出・睡眠ステージの割り当ては, 患者一人，一究者が自動判定モデルの開発を行っている[1,3-7].

3. Sleep-CAM [1]

際の臨床の場で利用することができるモデルであるといえる先行研究であるSleep-CAM[1]は, 判断根拠の説明手法を備[8]. Sleep-CAM は異なる技師間の一致率を上回る性能を達成しえた深層学習モデルである．Sleep-CAM のモデル構造を図１ているが, 同一の技師が別の日に同じ信号を判定した場合のに示す. Sleep-CAM は大きく特徴抽出部とステージ割り当て一致率は 90%を超えるため, Sleep-CAM にはまだ改善の余地が部から構成され, それぞれ睡眠ステージスコアリングにおけあると考えられる. 精度向上のためには Sleep-CAM と専門家る特徴波の検出とステージの割り当てを再現する.の判定手順とのずれを修正することが必要だと考えられる.
Sleep-CAM では特徴波を検出し, それをステージ判定に利用することは実現したが, 特徴波の有無だけでなく, 発生タイミングや持続時間を考慮するという専門家の判定手順は実現できていない.

4. 提案手法「特徴波」の発生タイミングや持続時間といった「エポック内の時系列情報」を考慮するため，本研究では Sleep-CAMに LSTM を導入することを考えた．具体的には図 3 に示すように，ステージ割り当て部の Convolution レイヤと並列してLSTMを導入することで，Sleep-CAM の特徴波検出能力を損なうことなく，時系列情報を考慮できる．なお，Sleep-CAM と同一の
図 1 Sleep-CAM のモデル図
特徴抽出部は脳波・眼電位・筋電位それぞれの特徴を抽出する 3 つの CNN ブロックからなる. CNN を用いることにより定義が曖昧な特徴波を学習し, 検出することが期待される.
ステージ割り当て層では各時点での各睡眠ステージの尤度を示す Class Activation Map（CAM）が出力される. CAM はPSG部分（特徴抽出部と割り当て部の Convolution レイヤ）は，重みをコピー・固定し，LSTM 部分のみ学習している．
予備実験では，LSTM の出力は複数の特徴波の間，特定のステージを出力し続けることを確認している．これにより，エポックに複数のステージが含まれていた場合であっても，これらの割合を考慮することができそうだ．

信号のどの部分に着目してステージを割り当てたかという判定根拠を提示する. 実際の CAM を図 2 に示す. 背景色のオレンジが濃い部分ほど判定時に注目されている.

図 2 Sleep-CAM が提示する判定根拠
Sleep-CAM は技師判定との一致率 87.4%を達成している.
両者の判定の一致度を示すカッパ係数は 0.8 を超え, 技師判定と Sleep-CAM の判定がほとんど一致していると評価できる.
異なる技師間一致率が 82.0%であることから, Sleep-CAM が実

図 3 提案モデル図
提案モデルは, Convolution レイヤが出力する「特徴波」の有無を示す判定理由と LSTM が出力する「ステージ割合」を示す判定根拠という 2 つの情報を兼ね備えた新しい判定根拠を

表 2, 提案手法の混同行列提示することができる. この例では，被験者は深い眠り（N3）かWREM

N1N2N3W

95.3%

0.7%

3.4%

0.6%

0.1%

REM
N1

0.4%

89.6%

6.0%

4.0%

0.0%

8.2%

11.8%

51.7%

27.7%

0.6%

N2

0.2%

1.4%

3.1%

91.7%

3.6%

N3

0.4%

0.1%

0.0%

10.6%

88.9%

ら寝返りを打つと同時に覚醒（W），その後すぐに睡眠状態 に号の下に帯状に表示することで，本来 N1 となるはずの区間が Rに誤判定されていること，切り替わりのきっかけとなった部位

技師判定戻っていく（N1）エポックを示している．ステージ割合を 信に急速眼球運動に似た波形が存在することも一目で確 認できる．Sleep-CAM の判定理由提示よりも詳細な検証が可能でダブルチェックもしやすい実用的な手法といえよう．提6. 考察

案モデルが提示する判定根拠を図 4 に示す. ステージ割合は

表1,2 の混同行列から, 各ステージの判定制度について見信号の下に帯状に図示している. こちらの方が Sleep-CAM のてみると, N1とN3の判定精度が大きく改善していることが見判定理由提示よりも, 情報量が多く, ダブルチェックのしやてとれる. N1の判定精度改善から, 特徴波の発生・消失タイすい実用的な手法と言える.

ミングとステージの占有割合が考慮できるようになったと考えられ, N3の判定精度改善から特徴波の持続時間の考慮ができるようになり, K複合波とデルタ波の見分けができるようになったと考えられる.

7. LSTM 導入による副産物研究の本来の目的とは異なるが, LSTM 層を導入したことにより副産物が得られた. LSTM が出力する「ステージ割合」を
図 4 提案モデルが提示する判定根拠示す判定根拠を用いることで図 5 に示すようにエポックにとらわれない任意の時間間隔におけるステージ判定が得られる

5. 評価実験
20代と30代の異なる被験者の49夜分の生体信号（脳波・眼電位・筋電位）と判定技師により30秒ごとに割り当てられた睡眠ステージラベルをデータセットとする. この49件のデーと考える. これにより従来の睡眠ステージ判定よりも, 詳細な睡眠遷移, 睡眠ステージ割合を確認できるようになり, 医学の新たな知見を得られるのではないかと考えられる.

タを用い7分割交差検証としてSleep-CAMと提案モデルそれぞれで訓練と評価を行った. 評価指標には判定技師との一致率をAccuracyとして用いた. 結果はSleep-CAM がAccuracy =87.4%, 提案モデルがAccuracy = 87.9%となり, 若干ではあるが精度の改善が見られた．また技師判定に対する各ステージのRecallを示す混同行列を表1,2 に示す.

技師判定

表 1, Sleep-CAM の混同行列

W
REM
N1
N2
N3W

REM

N1

N2

N3

95.0%

0.8%

3.5%

0.6%

0.1%

0.5%

88.6%

6.4%

4.6%

0.0%

8.9%
0.1%

12.7%
1.5%

47.7%
3.0%

30.1%
92.3%

0.6%
3.0%

0.4%

0.0%

0.0%

11.9%

87.7%

図 5 「エポックフリー」な判定

8. 今後の展望
本研究では, Sleep-CAM モデルをベースに LSTM を導入することで，説明可能性を損なわず「特徴波」の持続時間や発生タイミングを把握できないという問題を解決できるモデルを提案した. 判定精度の改善は限定的であったが, Sleep-CAMよりも実用的な判定理由提示を実現した.
また, 「エポックフリー」は判定を達成したが, その判定精度の評価は行えていない. 現在, 筑波大学国際統合睡眠医科学研究機構(IIIS)に数秒間隔での睡眠ステージ判定ラベルを依頼しており, それが完了次第「エポックフリー」な判定の精度評価を行うつもりである.

謝辞
本研究は，AMED（JP21zf0127005），MEXT 地域イノベーショ
ン・エコシステム形成プログラム，MEXT WPI プログラム，JSPS
新学術領域 研究（15H05942Y ），JSPS 科研費（17H06095 ，JP22K19802），JSPS 最先端研究開発支援プログラム，JST 未来プログラム（JPMJMI19D8）及び株式会社 S'UIMIN の支援の下行われています．

参考文

献[1] Horie, K., Ota, L., Miyamoto, R., Abe, T., Suzuki,Y., Kawana, F., Kokubo, T., Yanagisawa, M., Kitagawa,
H., Automated sleep stage scoring employing areasoning mechanism and evaluation of itsexplainability. Sci Rep 12, 12799 (2022).
[2] Berry, R. et al. The AASM manual for the scoring of
sleep and associated events: Rules, terminology andtechnical specifications. Version 2.5. In American
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[3] Chambon, S. et al. A deep learning architecture fortemporal
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stage
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multivariate and multimodal time series. IEEE Trans.
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[4] Supratak, A., Dong, H., Wu, C. & Guo, Y. Deepsleepnet:
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raw single-channel EEG. IEEE Trans. Neural Syst.
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2008. https://doi.org/10.1109/TNSRE.2017.2721116(2017).
[5] Zhang, L., Fabbri, D., Upender, R. & Kent, D.
Automated sleep stage scoring of the Sleep Heart
HealthStudyusing
deep
neuralnetworks. Sleep. https://doi.org/10.1093/sleep/zsz159 (2019).
[6] Mousavi, S., Afghah, F. & Acharya, U. R. SleepEEGNet:
Automated sleep stage scoring with sequence tosequence
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approach. PLoS One.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0216456(2019).
[7] Perslev, M. et al. U-time: A fully convolutional
network for time series segmentation applied to sleep
staging. Adv. Neural Inf. Process. Syst. 32, 4415–4426 (2019).
[8] Danker-Hopfe H, Kunz D, Gruber G, Klösch G, Lorenzo
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sleep laboratories in subjects with different sleep
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