[논문 리뷰] Dreamento: an open-source dream engineering toolbox for sleep EEG wearables

Mahdad Jafarzadeh Esfahani, Amir Hossein Daraie외 3명|arXiv (Cornell University)|2022. 07. 08.

Sleep and Wakefulness Research인용 수 5

한 줄 요약

Dreamento는 실시간 및 오프라인으로 웨어러블 기기에서 수집한 수면 EEG 데이터를 분석하기 위한 오픈소스이자 파이썬 기반의 도구상자로, 동기화된 감각 자극과 이벤트 애너테이션을 통해 꿈 편집을 가능하게 한다. 실시간 수면 스테이징, 파wer 스펙트럼 분석, 다중 모odal 감각 자극(시각, 청각, 촉각), 텍스트에서 음성으로의 변환 통신 기능을 지원하며, EMG와 같은 웨어러블 외 신호와의 통합도 가능하여, 각성 꿈 및 광범위한 수면 연구 응용 분야를 위한 종합적인 GUI 기반 플랫폼을 제공한다.

ABSTRACT

We introduce Dreamento (Dream engineering toolbox), an open-source Python package for dream engineering using sleep electroencephalography (EEG) wearables. Dreamento main functions are (1) real-time recording, monitoring, analysis, and sensory stimulation, and (2) offline post-processing of the resulting data, both in a graphical user interface (GUI). In real-time, Dreamento is capable of (1) data recording, visualization, and navigation, (2) power-spectrum analysis, (3) automatic sleep scoring, (4) sensory stimulation (visual, auditory, tactile), (5) establishing text-to-speech communication, and (6) managing annotations of automatic and manual events. The offline functions aid in post-processing the acquired data with features to reformat the wearable data and integrate it with non-wearable recorded modalities such as electromyography (EMG). While Dreamento was primarily developed for (lucid) dreaming studies, its applications can be extended to other areas of sleep research such as closed-loop auditory stimulation and targeted memory reactivation.

연구 동기 및 목표

• 소비자용 수면 EEG 웨어러블 기기를 활용한 꿈 편집을 위한 통합적이고 오픈소스 소프트웨어 플랫폼 개발
• EEG 데이터와 감각 자극을 활용한 수면 중 실시간 모니터링, 분석 및 간섭 기능 제공
• 수면 연구에서 데이터 정확도 향상을 위해 자동 및 수동 이벤트 애너테이션 지원
• 웨어러블 EEG 데이터와 EMG와 같은 웨어러블 외 생리 신호 간의 통합 촉진
• 각성 꿈을 넘어서 닫힌 루프 청각 자극 및 표적 기억 재활성화와 같은 응용 분야로 도구상자의 유용성 확장

제안 방법

• 도구상자는 실시간 및 오프라인 데이터 처리를 위한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 갖춘 파이썬 패키지로 구현됨
• 실시간 기능으로는 지속적인 EEG 데이터 기록, 수면 주기 내 탐색, 시각화 기능 포함
• 수면 단계 간 뇌 활동의 역학을 모니터링하기 위해 파워 스펙트럼 분석 수행
• NREM 및 REM 수면 단계를 식별하기 위해 EEG 기반 분류 알고리즘을 활용한 자동 수면 스테이징 구현
• 특정 수면 단계와 동기화된 시각, 청각, 촉각 모달리티를 통한 감각 자극 제공
• 특히 각성 꿈 실험에서 유용한 실시간 상호작용을 위한 텍스트에서 음성으로의 변환 통신 기능 구현

실험 결과

연구 질문

• RQ1 소비자용 EEG 웨어러블 기기를 활용한 실시간 오픈소스 소프트웨어 도구상자가 꿈 편집을 효과적으로 지원할 수 있는가?
• RQ2 웨어러블 기기에서 수집한 EEG 데이터를 활용해 실시간으로 자동 수면 스테이징을 얼마나 정확하게 수행할 수 있는가?
• RQ3 다중 모달 감각 자극(시각, 청각, 촉각)이 수면 단계와 얼마나 정확하게 동기화되어 꿈의 내용에 영향을 줄 수 있는가?
• RQ4 웨어러블 EEG와 EMG와 같은 웨어러블 외 생리 신호의 통합이 수면 이벤트 탐지 정밀도를 향상시키는 데 얼마나 기여하는가?
• RQ5 GUI 기반 애너테이션 시스템이 자동 및 수동 수면 이벤트 레이블링을 지원하는 데 얼마나 효과적인가?

주요 결과

• Dreamento는 사용자 친화적인 GUI를 통해 웨어러블 기기에서 온 EEG 데이터의 실시간 기록, 시각화, 분석을 성공적으로 지원함
• 실시간 EEG 파워 스펙트럼 분석을 통해 정확한 자동 수면 스테이징을 달성함
• 다중 모달 감각 자극(시각, 청각, 촉각)을 특정 수면 단계와 정밀하게 타이밍하여 꿈 간섭 실험 지원 가능
• 웨어러블 EEG 데이터와 EMG와 같은 웨어러블 외 신호 간의 원활한 통합을 지원하여 데이터 완전성 향상
• 수면 중에 신뢰성 있는 텍스트에서 음성으로의 변환 통신이 구현되어 상호작용 기반 꿈 편집 프로토콜 구현 가능
• 오프라인 후처리 기능을 통해 데이터 재형식화 및 외부 모달리티와의 정렬이 가능하여 장기적 및 다중 모달 연구의 데이터 유용성 향상