Analyse automatique du sommeil par réseau de neurones à partir des signaux de polygraphie ventilatoire - 19/02/21
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Résumé |
Objectif |
Plus rapide à mettre en place et à lire, moins coûteuse et plus facilement réalisable en ambulatoire, la polygraphie ventilatoire (PV) possède de nombreux avantages sur la polysomnographie (PSG). Cependant, elle ne permet pas d’étudier la répartition des stades de sommeil et de déterminer avec précision l’IAH. Dans cette étude, nous avons évalué la faisabilité de l’analyse automatique du sommeil à partir des signaux disponibles en PV.
Méthodes |
Nous avons réalisé une classification en trois étapes (réseau neuronal, règles de transition de l’AASM et correction finale) intégrant les signaux issus de cinq capteurs disponibles en PV : l’oxymètre, le capteur de sons trachéaux (PneaVoX), les sangles thoracico-abdominales, la lunette nasale et l’actimètre. Le classifieur a été entraîné et testé sur des groupes de 300 et 100 PSG enregistrées et scorées selon les recommandations AASM. Ces PSG sont issues de patients investigués pour suspicion d’apnées du sommeil et incluses dans la cohorte sommeil des Pays de la Loire.
Résultats |
La classification en trois stades (éveil, sommeil paradoxal et sommeil lent) suggère un apport non négligeable pour le diagnostic. Le Kappa de Cohen est de 0,60(±0,14) et le taux d’accord de 78,5 %(±9,0 %). Le Temps de Sommeil Total (TST) extrait automatiquement de la PV est bien corrélé au TST extrait de la PSG (r=0,80). Il est également 0,74 fois inférieur au Temps d’Enregistrement (TE).
Conclusion |
L’analyse automatique des signaux de PV par réseau de neurones permet une classification en trois stades satisfaisants.
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Vol 18 - N° 1
P. 29-30 - mars 2021 Retour au numéro
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