A novel adaptive time-window method for detecting slow wave–spindle coupling: Comparison of temporal co-occurrence and phase-amplitude coupling approaches
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Slow wave-spindle (SW-SP) coupling is critical to the role of sleep in cognition. However, the reliability and validity of available detection methods remain lacking, employ varying approaches, and have yet to be directly compared and rigorously validated. This study aimed to: (1) compare phase amplitude coupling (PAC)-based methods (PACTools and YASA) with the "temporal co-occurrence", Fixed Time Window approach for detecting SW-SP coupling, and, (2) introduce a refined adaptive SW-SP coupling method to improve precision and accuracy, by precisely aligning spindle detection with slow wave half-wave durations. NEW METHOD: A novel SW-SP coupling detection method was developed, incorporating dynamic time windows based on slow wave half-wave durations. This method adjusts to the morphology of individual slow waves offering precise alignment of spindle events with slow wave peaks and troughs. RESULTS: PAC-based methods showed high sensitivity but low specificity, resulting in excessive false positives. Across PAC indices (MVLMI, KLMI, PLV, GLMMI), the average F1-score was ∼0.45 ± 0.01. YASA, which detects coupling events based on sigma-band oscillations, exhibited moderate accuracy (0.46 ± 0.007), with an F1-score of 0.446 ± 0.011, reflecting its tendency to over-detect events due to reliance on sigma power fluctuations rather than discrete spindles. The Fixed Time Window method demonstrated higher specificity, identifying 533 ± 28 coupled spindles per participant, but relied on static temporal boundaries, leading to an average lag of 1.04 ± 0.01 s relative to slow wave peaks. The Adaptive Half-Wave method improved upon this by dynamically adjusting detection windows to slow wave morphology, reducing the average lag to 0.15 ± 0.007 s while maintaining high specificity (accuracy = 0.83 ± 0.01, precision = 0.96 ± 0.01). COMPARISON WITH EXISTING METHODS: The adaptive method provides a significant improvement in temporal precision and specificity by dynamically aligning detection windows with slow wave morphology. Fully integrated into the Counting Sheep PSG EEG toolbox, it streamlines workflows for spindle detection, slow wave characterization, and coupling analysis within an easy to use, EEGLAB-compatible environment. CONCLUSIONS: As SW-SP coupling gains recognition as an important measure of sleep's role in cognition, the need for a standardized detection method has become clear. The adaptive method provides a robust, open-source solution, addressing the need for standardized SW-SP coupling detection.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».