[논문 리뷰] A Large-Scale Study of a Sleep Tracking and Improving Device with Closed-loop and Personalized Real-time Acoustic Stimulation

Anh Nguyen, Galen Pogoncheff외 9명|arXiv (Cornell University)|2022. 11. 04.

Sleep and Wakefulness Research인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 수면 시작을 향상시키기 위한 실시간, 피드백 기반, 개인 맞춤형 청각 자극을 가능하게 하는 웨어러블 헤드밴드인 Earable을 제시한다. 다중 신호 생리학적 센싱과 적응형 청각 자극을 통해, 임상 수면 평가와 87.8%의 일치도를 보이며, 377명의 대규모 시험에서 수면 지연 시간을 24.1분 감소시켰다.

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.

연구 동기 및 목표

• 불면증을 앓는 환자에게 약물 외적 비약리학적 웨어러블 솔루션을 개발하는 것.
• 생리학적 피드백 기반 개인 맞춤형 청각 자극을 이용한 실시간 피드백 기반 뇌신경조절을 구현하는 것.
• 실생활 가정 수면 환경에서의 시스템 정확도와 유효성을 대규모에서 검증하는 것.
• 골드스탠다드 다기능수면검사(PSG)와 비교하여 Earable의 생리신호 측정 및 수면 단계 분류 성능을 평가하는 것.

제안 방법

• 다양한 머리 기반 생리신호(예: 뇌파, 안구운동, 근전도)를 지속적으로 측정할 수 있도록 가벼우며 사용자 친화적인 헤드밴드를 설계했다.
• 기계학습 기반 생리신호 입력을 이용해 수면 단계를 분류하는 실시간 수면 단계 분류 알고리즘을 구현했다.
• 개별 뇌파 패tern에 맞춰 맞춤형으로 설계된 청각 자극을 개발하여 피드백 기반 청각 자극을 구현했다.
• 특정 수면 단계(예: N1, N2)와 동기화하여 실시간으로 청각 자극을 제공하는 피드백 루프를 구현하여 수면 시작을 촉진했다.
• 반복 세션 동안 개인의 반응에 맞게 적응하는 개인 맞춤형 자극 프rotocol를 통합했다.
• 성능 검증을 위해 377명의 참가자에서 총 883건의 수면 연구 동안 골드스탠다드 PSG와 동시 기록을 실시했다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실생활 가정 환경에서 웨어러블 피드백 기반 청각 자극 시스템이 수면 지연 시간을 효과적으로 줄일 수 있는가?
• RQ2 Eaable 시스템의 수면 단계 추정 정확도가 임상적 다기능수면검사(PSG) 및 전문가 공감 평가와 비교해 얼마나 정확한가?
• RQ3 개인 맞춤형 실시간 청각 자극이 약물 투여 없이 수면 시작을 얼마나 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 대규모 연구에서 다양한 사용자에게서 시스템의 성능은 얼마나 확장 가능하고 신뢰할 수 있는가?
• RQ5 수면 중 Earable의 생리신호와 골드스탠다드 PSG의 신호 간 상관관계는 어떠한가?

주요 결과

• Eaable 시스템은 골드스탠다드 PSG와의 생리신호 간 강한 상관관계(0.89 ± 0.03)를 보였다.
• 실시간 자동 수면 단계 분류 알고리즘을 사용하여 수면 전문가 3명의 공감 평가와 87.8%의 일치도를 달성했다.
• 피드백 기반 청각 자극을 사용할 경우 참가자들이 수면 지연 시간을 통계적으로 유의미하게 24.1 ± 0.1분 감소시켰다.
• 377명의 다양한 인구 집단에서 장기간 실내 사용에 대한 높은 사용자 수용성과 실현 가능성을 보였다.
• 개인 맞춤형 청각 자극 프로토콜는 뇌파 활동을 조절하여 더 빠른 수면 시작을 유도하는 데 효과적이었다.
• 남성과 여성 모두에서 높은 성능 유지가 가능했으며, 다양한 인구 통계 하위군에서 일관된 결과를 보였다.