Titolo lavoro Automatic Sleep Scoring Via Deep Learning Architectures
Creators: name: Schümperli, Santiago
Publisher: name: Scuola Universitaria della Svizzera Italiana (SUPSI)
Year: 2024
Subjects: sleep staging
algorithm

description: L’Automatic Sleep Staging sfrutta algoritmi avanzati per classificare le fasi del sonno dai dati polisomnografici (PSG), che includono elettroencefalogramma (EEG), elettrooculogramma (EOG) ed elettromiogramma (EMG) registrati durante il sonno. L'annotazione manuale tradizionale di questi intervalli di 30 secondi è laboriosa e costosa, ponendo significative sfide alla diagnosi e alla ricerca clinica. Questo progetto affronta questi problemi integrando modelli di rete neurale addestrati su ampi dataset di dati PSG in un sistema unificato di scoring automatico del sonno. L'obiettivo primario era progettare e implementare un'infrastruttura robusta che supportasse questi modelli di rete neurale con un focus sulla dispiegabilità e scalabilità. Il sistema presenta un'interfaccia grafica intuitiva (GUI) progettata per un'interazione senza soluzione di continuità da parte dei medici e del personale ospedaliero, migliorando l'usabilità ed efficienza. L'infrastruttura è stata costruita utilizzando container Docker, che assicurano un dispiegamento coerente e affidabile su diverse piattaforme, incapsulando l'applicazione e le sue dipendenze. Questo progetto non solo fornisce una soluzione automatizzata per la stadiazione del sonno, ma pone anche le basi per sviluppi futuri, come configurazioni personalizzabili dei modelli di rete neurale e ipnogrammi interattivi nella GUI, con potenziale integrazione nei sistemi informativi ospedalieri. L'architettura e le scelte di progettazione implementate in questo progetto supportano la scalabilità, l'adattabilità e l'integrazione senza soluzione di continuità nella pratica clinica. ______ Automatic Sleep Staging leverages advanced algorithms to classify sleep stages from polysomnographic (PSG) data, which includes electroencephalogram (EEG), electrooculogram (EOG), and electromyogram (EMG) signals recorded during sleep. Traditional manual annotation of these 30-second intervals is labor-intensive and costly, posing significant challenges for diagnosis and clinical research. This project addresses these issues by integrating neural network models trained on extensive datasets of PSG data into a unified, automatic sleep scoring system. The primary objective was to design and implement a robust infrastructure that supports these neural network models with a focus on deployability and scalability. The system features a user-friendly graphical interface (GUI) designed for seamless interaction by doctors and hospital staff, enhancing usability and efficiency. The infrastructure was built using Docker containers, which ensure consistent and reliable deployment across various platforms by encapsulating the application and its dependencies. This project not only provides an automated solution for sleep staging but also sets the foundation for future advancements, such as customizable neural network configurations and interactive sleep hypnograms in the GUI, with potential integration into hospital information systems. The architecture and design choices implemented in this project support scalability, adaptability, and seamless integration into clinical practice.