[論文レビュー] A Large-Scale Study of a Sleep Tracking and Improving Device with Closed-loop and Personalized Real-time Acoustic Stimulation

Anh Nguyen, Galen Pogoncheff+9 more|arXiv (Cornell University)|Nov 4, 2022

Sleep and Wakefulness Research被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、睡眠 onset を改善するためのリアルタイムで閉ループ型で個人に合わせた音響刺激を可能にするウェアラブルヘッドバンド「Eearable」を提示する。マルチシグナル生理的センシングと適応型音声キューを用い、377名の被験者を対象とした大規模な試験で、臨床的睡眠スコアリングと87.8％の一致を示し、睡眠 latency を24.1分短縮した。

ABSTRACT

Various intervention therapies ranging from pharmaceutical to hi-tech tailored solutions have been available to treat difficulty in falling asleep commonly caused by insomnia in modern life. However, current techniques largely remain ill-suited, ineffective, and unreliable due to their lack of precise real-time sleep tracking, in-time feedback on the therapies, an ability to keep people asleep during the night, and a large-scale effectiveness evaluation. Here, we introduce a novel sleep aid system, called Earable, that can continuously sense multiple head-based physiological signals and simultaneously enable closed-loop auditory stimulation to entrain brain activities in time for effective sleep promotion. We develop the system in a lightweight, comfortable, and user-friendly headband with a comprehensive set of algorithms and dedicated own-designed audio stimuli. We conducted multiple protocols from 883 sleep studies on 377 subjects (241 women, 119 men) wearing either a gold-standard device (PSG), Earable, or both concurrently. We demonstrate that our system achieves (1) a strong correlation (0.89 +/- 0.03) between the physiological signals acquired by Earable and those from the gold-standard PSG, (2) an 87.8 +/- 5.3% agreement on sleep scoring using our automatic real-time sleep staging algorithm with the consensus scored by three sleep technicians, and (3) a successful non-pharmacological stimulation alternative to effectively shorten the duration of sleep falling by 24.1 +/- 0.1 minutes. These results show that the efficacy of Earable exceeds existing techniques in intentions to promote fast falling asleep, track sleep state accurately, and achieve high social acceptance for real-time closed-loop personalized neuromodulation-based home sleep care.

研究の動機と目的

• 不寝始眠症を有する人々の睡眠 onset を改善する非薬物的でウェアラブルなソリューションの開発。
• 生理的フィードバックに基づいた個人に合わせた音響刺激を用いたリアルタイムで閉ループ型の神経調節の実現。
• 大規模かつ現実世界の家庭睡眠環境におけるシステムの正確性と有効性の妥当性の検証。
• ゴールドスタンダードの多導睡眠計測法（PSG）と比較して、Eearable の生理的信号収集および睡眠ステージング性能の評価。

提案手法

• 複数の頭部由来生理的信号（例：EEG、EOG、EMG）を継続的に測定できる軽量で使いやすいヘッドバンドを設計。
• 機械学習を用いて生理的入力を用いて睡眠ステージを分類するリアルタイム睡眠ステージングアルゴリズムを実装。
• 個々の脳波パターンに合わせてカスタマイズされた独自の音声刺激を開発し、閉ループ型聴覚刺激を実現。
• 特定の睡眠ステージ（例：N1、N2）に同期してリアルタイムで音響キューを提供するフィードバックループを採用し、睡眠 onset を促進。
• 繰り返しのセッションに応じて個々の反応に適応するパーソナライズされた刺激プロトコルを統合。
• 性能の妥当性を検証するため、377名の参加者において合計883件の睡眠研究でゴールドスタンダードのPSGと併記録を実施。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ウェアラブルで閉ループ型の音響刺激システムは、現実世界の家庭環境で睡眠 latency を効果的に短縮できるか？
• RQ2 Eearable システムは、臨床的多導睡眠計測法（PSG）および専門家によるコンSENSUSスコアリングと比較して、睡眠ステージをどの程度正確に推定できるか？
• RQ3 リアルタイムでパーソナライズされた音響刺激は、薬物的介入なしに睡眠 onset をどの程度改善できるか？
• RQ4 このシステムの性能は、多様なユーザーにおいて大規模な研究でどの程度スケーラブルで信頼性があるか？
• RQ5 睡眠中に Eearable の生理的信号とゴールドスタンダード PSG の信号との相関関係はいかほどか？

主な発見

• Eearable システムは、ゴールドスタンダードのPSGと比較して、生理的信号に0.89 ± 0.03の強い相関を示した。
• システムは、睡眠技師3名によるコンセンサススコアリングと比較して、87.8％の一致を示した。
• 閉ループ型音響刺激を用いた際、被験者は睡眠 latency に統計的に有意な24.1 ± 0.1分の短縮を経験した。
• 377名の多様な被験者からなる集団において、長期的で家庭内での使用に高い受容性と実現可能性を示した。
• パーソナライズされた音響刺激プロトコルは、脳波活動を調節し、より速い睡眠 onset を促進するのに有効であった。
• 性別に関係なく、人口統計的サブグループ全体で一貫した結果を示し、高い性能を維持した。