Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The unobtrusive measurement of sleep psychophysiology is fundamental to understanding how we sleep. Our current understanding of sleep psychophysiology is still limited, due to the fact that conventional measures are disruptive and impractical to measure natural sleep. This pilot study examined sleep using a novel method of completely contactless psychophysiological monitoring called infrared-video photoplethysmography (IR-VPPG) in comparison with the conventional gold standard sleep physiological (e.g., ECG) monitoring. We predicted that IR-VPPG measurements of psychophysiology would demonstrate high accuracy and strong agreement with conventional measures of psychophysiology specifically heart rate. Methods We assessed 9 adult participants (Mage = 25.8 +/-4.1) during a 90-minute nap in a controlled lab environment. We monitored participants during their nap using specialized infrared recording, ECG and respiratory monitoring. Using specialized video processing and machine learning models we extracted a wide range of psychophysiological activities including Heart Rate from the participants video data. We then contrasted this data to the conventional sleep physiological measures. Results Comparison of heart rate between methods demonstrated a high accuracy of 96.49%, a low error of 3.51%, and high agreement (Mdiff = -0.99 +/- 2.77) between our novel IRPPG and the conventional ECG monitoring. Conclusion This pilot study provides evidence for a revolutionary contactless method, IRPPG to accurately monitor sleep psychophysiology, notably heart rate naturalistically. We are currently testing large sample while expanding the use cases of IRVPPG providing additional physiological measurements and assessing longitudinal use cases. Ultimately we hope to provide this contactless tool to users, researchers, and clinicians to monitor and measure psychophysiological features during sleep. Potential applications of this technology in research and other fields are discussed. Support (if any)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».