Artificial Intelligence Analysis of Mandibular Movements Enables Accurate Detection of Phasic Sleep Bruxism in OSA Patients: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Jean-Benoit Martinot,1,2 Nhat-Nam Le-Dong,3 Valérie Cuthbert,1 Stéphane Denison,3 David Gozal,4 Gilles Lavigne,5 Jean-Louis Pépin6 1Sleep Laboratory, CHU Université Catholique de Louvain (UCL) Namur Site Sainte-Elisabeth, Namur, 5000, Belgium; 2Institute of Experimental and Clinical Research, UCL Bruxelles Woluwe, Brussels, 1200, Belgium; 3Sunrise, Namur, 5101, Belgium; 4Department of Child Health and Child Health Research Institute, University of Missouri, Columbia, MO, 65201, USA; 5Faculté de médecine dentaire, Université de Montréal, Montréal, Québec, H3C 3J7, Canada; 6HP2 Laboratory, Inserm U1042, University Grenoble Alpes, Grenoble, 38000, FranceCorrespondence: Jean-Benoit MartinotCentre du Sommeil et de la Vigilance, CHU UCL Namur Site Ste Elisabeth, 15, Place Louise Godin, Namur, 5000, BelgiumTel +32 81 720 411Fax +32 81 570 754Email martinot.j@respisom.bePurpose: Sleep bruxism (SBx) activity is classically identified by capturing masseter and/or temporalis masticatory muscles electromyographic activity (EMG-MMA) during in-laboratory polysomnography (PSG). We aimed to identify stereotypical mandibular jaw movements (MJM) in patients with SBx and to develop rhythmic masticatory muscles activities (RMMA) automatic detection using an artificial intelligence (AI) based approach.Patients and Methods: This was a prospective, observational study of 67 suspected obstructive sleep apnea (OSA) patients in whom PSG with masseter EMG was performed with simultaneous MJM recordings. The system used to collect MJM consisted of a small hardware device attached on the chin that communicates to a cloud-based infrastructure. An extreme gradient boosting (XGB) multiclass classifier was trained on 79,650 10-second epochs of MJM data from the 39 subjects with a history of SBx targeting 3 labels: RMMA episodes (n=1072), micro-arousals (n=1311), and MJM occurring at the breathing frequency (n=77,267).Results: Validated on unseen data from 28 patients, the model showed a very good epoch-by-epoch agreement (Kappa = 0.799) and balanced accuracy of 86.6% was found for the MJM events when using RMMA standards. The RMMA episodes were detected with a sensitivity of 84.3%. Class-wise receiver operating characteristic (ROC) curve analysis confirmed the well-balanced performance of the classifier for RMMA (ROC area under the curve: 0.98, 95% confidence interval [CI] 0.97– 0.99). There was good agreement between the MJM analytic model and manual EMG signal scoring of RMMA (median bias − 0.80 events/h, 95% CI − 9.77 to 2.85).Conclusion: SBx can be reliably identified, quantified, and characterized with MJM when subjected to automated analysis supported by AI technology.Keywords: masticatory muscular activities, machine learning, jaw movement
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».