Nonlinear Heart Rate Variability Analysis for Sleep Stage Classification Using Integration of Ballistocardiogram and Apple Watch
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Wearable or non-contact, non-intrusive devices present a practical alternative to traditional polysomnography (PSG) for daily assessment of sleep quality. Physiological signals have been known to be nonlinear and nonstationary as the body adapts to states of rest or activity. By integrating more sophisticated nonlinear methodologies, the accuracy of sleep stage identification using such devices can be improved. This advancement enables individuals to monitor and adjust their sleep patterns more effectively without visiting sleep clinics. Patients and Methods: Six participants slept for three cycles of at least three hours each, wearing PSG as a reference, along with an Apple Watch, an actigraphy device, and a ballistocardiography (BCG) bed sensor. The physiological signals were processed with nonlinear methods and trained with a long short-term memory (LSTM) model to classify sleep stages. Nonlinear methods, such as return maps with advanced techniques to analyze the shape and asymmetry in physiological signals, were used to relate these signals to the autonomic nervous system (ANS). The changing dynamics of cardiac signals in restful or active states, regulated by the ANS, were associated with sleep stages and quality, which were measurable. Results: Approximately 73% agreement was obtained by comparing the combination of the BCG and Apple Watch signals against a PSG reference system to classify rapid eye movement (REM) and non-REM sleep stages. Conclusion: Utilizing nonlinear methods to evaluate cardiac dynamics showed an improved sleep quality detection with the non-intrusive devices in this study. A system of non-intrusive devices can provide a comprehensive outlook on health by regularly measuring sleeping patterns and quality over time, offering a relatively accessible method for participants. Additionally, a non-intrusive system can be integrated into a user's or clinic's bedroom environment to measure and evaluate sleep quality without negatively impacting sleep. Devices placed around the bedroom could measure user vitals over longer periods with minimal interaction from the user, representing their natural sleeping trends for more accurate health and sleep disorder diagnosis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».