Yenilikler

Uyku çalışmasına yönelik çığır açıcı yaklaşım, uyku tıbbının potansiyelini genişletiyor

Houston Üniversitesi, elektrik ve bilgisayar mühendisliği doçenti Bhavin R. Sheth ve eski öğrencisi Adam Jones, uyku evresi sınıflandırmasına, uyku testinde mevcut altın standart olan, çok sayıda kablo kullanan ve klinikte gerçekleştirilen hantal polisomnografinin yerini alabilecek çığır açıcı bir yaklaşım getirdiler. Kullanıcı tarafından evde gerçekleştirilebilen yeni prosedürleri, tek uçlu elektrokardiyografi tabanlı derin öğrenme sinir ağını kullanıyor.

Eğer uyku problemi yaşadıysanız ve uyku laboratuvarında bulduysanız, polisomnografi testinin dinlendirici olmaktan çok uzak olduğunu bilirsiniz. Vücudunuzun her yerinden sarkan çok sayıda kablo (sensör ve kablo) ile uyumanız istenir, bu da böyle bir yük olmadan ulaşılması zor, neredeyse imkansız bir durumdur.

Peki ya kafa derinizden kalbinize bağlanan elektrotların sayısı sadece ikiye düşürülseydi?

“Yöntemimizin, pahalı ve hantal ekipmana ve testi puanlamak için bir klinisyene ihtiyaç duymadan altın standart polisomnografi ile uzman düzeyinde uyum sağladığını başarıyla gösterdik,” diye bildiriyor Sheth, Computers in Biology and Medicine’de. “Bu gelişme, güvenilir uyku evrelemesi için elektroensefalografiye (veya EEG’ye) olan geleneksel güveni tehdit ediyor ve daha erişilebilir, maliyet etkin uyku çalışmaları için yolu açıyor.”

Dahası, Adam ve Bhavin’in araştırması, klinik ortamların dışında da yüksek kaliteli uyku analizine erişim sağlayarak uyku tıbbının etki alanını önemli ölçüde genişletme potansiyeline sahip.

Uyku evrelerinin güvenilir bir şekilde sınıflandırılması, değerli içgörüler, teşhisler ve beyin durumlarının anlaşılmasını sağlamak için uyku tıbbı ve sinirbilim araştırmalarında çok önemlidir. Apple Watch, Fitbit ve Oura Ring gibi ticari cihazlar uykuyu takip etse de performansları polisomnografinin çok altındadır.

Elektrokardiyografi tabanlı model, 5-90 yaş aralığındaki deneklerden alınan 4000 kayıt üzerinde eğitildi. Modelin sağlam olduğunu ve bir klinisyenin polisomnografi puanlaması kadar iyi performans gösterdiğini gösterdiler.

UH Nöromühendislik ve Bilişsel Sistemler Merkezi’nin de üyesi olan Sheth, “Yöntemimiz, EEG kullanmayan mevcut araştırma ve ticari cihazlardan önemli ölçüde daha iyi performans gösteriyor ve yalnızca tek bir elektrokardiyografi verisi kullanarak altın standart uyum seviyelerine ulaşıyor” dedi.

“Daha az masraflı, daha yüksek kaliteli araştırmaların daha geniş bir topluluğa ulaşmasını sağlayarak, daha iyi uyku araştırmaları ve daha kişiselleştirilmiş, ulaşılabilir uykuyla ilgili sağlık müdahalelerine olanak sağlıyor.”

Bu amaçla Jones, araştırmacılar, klinisyenler ve ilgilenen herkes için kaynak kodunun tamamını https://cardiosomnography.com adresinden ücretsiz olarak kullanıma sundu.

İşbirliğine Güney Kaliforniya Üniversitesi’nden Laurent Itti de dahil oldu.

Kaynak ve İleri Okuma: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/07/240702135417.htm

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu