虚血性脳卒中患者の睡眠分析のためのポリソムノグラフィーデータセット

科学分野:

• 神経学
• 睡眠医学
• データサイエンス

背景:

• 睡眠障害は虚血性脳卒中生存者において一般的であり、神経回復および認知機能に影響を与えます。
• 睡眠呼吸障害（SDB）は、この集団において頻繁に見られる併存疾患です。
• 脳卒中特異的な睡眠データの欠如は、これらの相互作用の研究を妨げています。

研究 の 目的:

• 虚血性脳卒中患者の睡眠分析のためのポリソムノグラフィーデータセット（iSLEEPS）を導入すること。
• 脳卒中研究のための包括的で注釈付きの睡眠データベースを提供すること。
• アジアの脳卒中コホートにおけるSDBの有病率を調査すること。

主な方法:

• インドの虚血性脳卒中患者から100件の夜間ポリソムノグラフィー（PSG）記録を収集しました（2018年9月～2021年12月）。
• AASM（2017）ガイドラインに従って、睡眠段階、呼吸イベント、四肢運動、および酸素飽和度低下を専門家が注釈付けしました。
• 自動睡眠段階分類のために深層学習モデル（LSTM、Transformer、CNN）を適用しました。

主要な成果:

• iSLEEPSデータセットには、100人の脳卒中患者の詳細なPSGデータと臨床指標が含まれています。
• 研究コホートにおいてSDBの高い有病率が観察されました。
• Long Short-Term Memory（LSTM）モデルは、74.70%の自動睡眠段階分類精度を達成しました。

結論:

• iSLEEPSデータセットは、脳卒中睡眠研究における重要なギャップに対処します。
• このリソースは、脳卒中-睡眠病態生理学の研究を促進します。
• 虚血性脳卒中後の睡眠障害の包括的な分析をサポートします。