Algoritmos avanzados para detección del síndrome de apnea-hipopnea obstructiva del sueño

El Síndrome de Apnea-Hipopnea Obstructiva del Sueño (SAHOS) es un trastorno del sueño muy prevalente en la población general y con afectación de múltiples órganos. Se estima que esta patología afecta entre el 3% y 5% de la población adulta en todo el mundo y aumenta con la edad. Si bien el SAHOS es más frecuente en adultos, afecta también a niños con una prevalencia cercana al 3%. Los eventos respiratorios asociados al SAHOS durante el sueño ocurren como consecuencia de una alteración anatómico-funcional de la vía aérea superior que producen su estrechamiento parcial (hipopnea) o su bloqueo total (apnea). Para establecer el grado de severidad del SAHOS, se define el Índice de Apnea-Hipopnea. Éste índice representa el número de eventos de apnea-hipopnea por hora de sueño. El estudio de referencia para el correcto diagnóstico del SAHOS es la Polisomnografía nocturna. Dado que este tipo de estudio requiere no solo de la medición simultánea de una gran cantidad de señales fisiológicas, sino también de una infraestructura especial y de personal calificado, es de muy difícil acceso y muy costosa en términos de tiempo y dinero.En esta tesis se aborda el diseño, desarrollo, implementación y evaluación de tres métodos para el reconocimiento automático de los eventos de apnea-hipopnea a partir del análisis y procesamiento de las señales de saturación de oxígeno en sangre (SaO2). En particular, se presentan dos métodos de selección de características denominados MDAS y MDCS, los cuales se basan en representaciones ralas de señales de SaO2 para el reconocimiento de eventos de apnea-hipopnea. Además, en esta tesis se introduce una nueva medida de discriminabilidad binaria denotada por DCAF, la cual es capaz de detectar átomos discriminativos en un diccionario. Asimismo, esta medida permite cuantificar eficientemente sus correspondientes grados de discriminabilidad, lo cual resulta útil a los efectos de la clasificación. Los métodos MDAS y MDCS hacen uso de la media DCAF para detectar los átomos más discriminativos de un diccionario dado y, a partir de ellos, realizan la selección de características. En particular, el método MDCS utiliza la medida DCAF para seleccionar los átomos más discriminativos y, a partir de ellos, construir un sub-diccionario. En base a los experimentos desarrollados en esta tesis, el desempeño de la nueva medida DCAF fue comparada con el de varias otras medidas de información del estado del arte. Los resultados muestran que DCAF logró un muy buen desempeño. Por otro lado, el nuevo método MDCS fue comparado con otros tres métodos del estado de arte, superando significativamente el desempeño de todos ellos.Esta tesis introduce además una extensión del problema de clasificación binaria a uno multi-clase. En este contexto, se propone una generalización de la medida DCAF (la cual tiene en cuenta solo dos clases en los datos) a más de dos clases. En particular, la nueva medida de discriminabilidad combinada no solo tiene en cuenta la probabilidad condicional de activación de los átomos en un diccionario dada la clase y el valor de su correspondiente coeficiente de activación, sino que también incorpora el efecto que éste tiene sobre el error total de representación. Asimismo, se presenta un nuevo método iterativo llamado DAS-KSVD para el aprendizaje de diccionarios estructurados en el contexto de problemas de clasificación multi-clase, que utiliza ésta medida. El nuevo método permite detectar los átomos más discriminativos para cada una de las clases. Utilizando una base de datos de dígitos manuscritos ampliamente utilizada en la literatura, se realizó un análisis del desempeño del método DAS-KSVD obteniéndose tasas de reconocimiento superiores a las obtenidas por técnicas semejantes del estado del arte. También se utilizó el nuevo método DAS-KSVD en un problema de clasificación multi-clase asociado al SAHOS. Los resultados obtenidos muestran que éste método tiene un muy buen desempeño en la detección de la patología.Fil: Rolon, Roman Emanuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Influence of Motivational Text Messages on Adherence to Continuous Positive Airway Pressure Therapy

Obstructive sleep apnea (OSA) is a condition affecting an estimated 22% of men and 17% of women. Individuals with OSA have periodic bouts of apneas and hypopneas while sleeping that negatively impacts their sleep quality and neurohormonal function. As a result, individuals with OSA are at increased risk for diseases including diabetes, cancer, stroke, myocardial infarction, and depression. Continuous positive airway pressure (CPAP) therapy is an effective treatment for but adherence rates are low at an estimated 60%.The purpose of this pilot study was to examine the effects of a four-week text message-based intervention on an individual\u27s CPAP device adherence, OSA symptom management, and outcome expectations when compared to participants receiving generic text messages. Participants were randomized to an experimental group (EG) (n=29) or to a control group (CG) (n=28). The EG received one motivational text message every week for four weeks based on concepts derived from the theory of planned behavior (TPB). The CG received one text message every week for four weeks with objective information (average use in hours per week). Total mask-on time and CPAP adherence status were measured using CPAP device real-time data. Symptom management and CPAP use expectations were evaluated using Apnea Belief Scale (ABS), Epworth Sleepiness Scale (ESS), and Functional Outcomes of Sleep Questionnaire-10 (FOSQ-10).There was no significant difference in total mask-on time between the two groups (p=.64). The proportion of participants classified as adherent did not differ between the two groups (p=.17). Differences in ABS, ESS, and FOSQ-10 scores between groups were also not significant (ANOVA, ABS: p =.47; ESS: p =.81; FOSQ: p =0.97).The pilot study identified trends toward improved CPAP adherence with use of TPB-based text messages. For example, the experimental group’s adherence rate was 14.8% higher than control group’s adherence rate. The lack of significance in the 3 instruments may have occurred because they measured actual behavior (CPAP use) and not what effect the intervention had on changing the behavior. More research is needed to elucidate the impact of TPB-based text messages on improving CPAP adherence and outcomes for individuals with OSA

Diagnosis of the sleep apnea-hypopnea syndrome : a comprehensive approach through an intelligent system to support medical decision

[Abstract] This doctoral thesis carries out the development of an intelligent system to support medical decision in the diagnosis of the Sleep Apnea-Hypopnea Syndrome (SAHS). SAHS is the most common disorder within those affecting sleep. The estimates of the disease prevalence range from 3% to 7%. Diagnosis of SAHS requires of a polysomnographic test (PSG) to be done in the Sleep Unit of a medical center. Manual scoring of the resulting recording entails too much effort and time to the medical specialists and as a consequence it implies a high economic cost. In the developed system, automatic analysis of the PSG is accomplished which follows a comprehensive perspective. Firstly an analysis of the neurophysiological signals related to the sleep function is carried out in order to obtain the hypnogram. Then, an analysis is performed over the respiratory signals which have to be subsequently interpreted in the context of the remaining signals included in the PSG. In order to carry out such a task, the developed system is supported by the use of artificial intelligence techniques, specially focusing on the use of reasoning mechanisms capable of handling data imprecision. Ultimately, it is the aim of the proposed system to improve the diagnostic procedure and help physicians in the diagnosis of SAHS.[Resumen] Esta tesis aborda el desarrollo de un sistema inteligente de apoyo a la decisión clínica para el diagnóstico del Síndrome de Apneas-Hipopneas del Sueño (SAHS). El SAHS es el trastorno más común de aquellos que afectan al sueño. Afecta a un rango del 3% al 7% de la población con consecuencias severas sobre la salud. El diagnóstico requiere la realización de un análisis polisomnográfico (PSG) en una Unidad del Sueño de un centro hospitalario. El análisis manual de dicha prueba resulta muy costoso en tiempo y esfuerzo para el médico especialista, y como consecuencia en un elevado coste económico. El sistema desarrollado lleva a cabo el análisis automático del PSG desde una perspectiva integral. A tal efecto, primero se realiza un análisis de las señales neurofisiológicas vinculadas al sueño para obtener el hipnograma, y seguidamente, se lleva a cabo un análisis neumológico de las señales respiratorias interpretándolas en el contexto que marcan las demás señales del PSG. Para lleva a cabo dicha tarea el sistema se apoya en el uso de distintas técnicas de inteligencia artificial, con especial atención al uso mecanismos de razonamiento con soporte a la imprecisión. El principal objetivo del sistema propuesto es la mejora del procedimiento diagnóstico y ayudar a los médicos en diagnóstico del SAHS.[Resumo] Esta tese aborda o desenvolvemento dun sistema intelixente de apoio á decisión clínica para o diagnóstico do Síndrome de Apneas-Hipopneas do Sono (SAHS). O SAHS é o trastorno máis común daqueles que afectan ao sono. Afecta a un rango do 3% ao 7% da poboación con consecuencias severas sobre a saúde. O diagnóstico pasa pola realización dunha análise polisomnográfica (PSG) nunha Unidade do Sono dun centro hospitalario. A análise manual da devandita proba resulta moi custosa en tempo e esforzo para o médico especialista, e como consecuencia nun elevado custo económico. O sistema desenvolvido leva a cabo a análise automática do PSG dende unha perspectiva integral. A tal efecto, primeiro realizase unha análise dos sinais neurofisiolóxicos vinculados ao sono para obter o hipnograma, e seguidamente, lévase a cabo unha análise neumolóxica dos sinais respiratorios interpretándoos no contexto que marcan os demais sinais do PSG. Para leva a cabo esta tarefa o sistema apoiarase no uso de distintas técnicas de intelixencia artificial, con especial atención a mecanismos de razoamento con soporte para a imprecisión. O principal obxectivo do sistema proposto é a mellora do procedemento diagnóstico e axudar aos médicos no diagnóstico do SAHS

Non-invasive wearable sensing system for sleep disorder monitoring

Dissertação de mestrado, Engenharia Electrónica e Telecomunicações, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2017This Master Thesis introduced a proposal of a remote sensory system for the detection of sleep disorders in geriatric outpatients. Although the most accurate solution would be an in-depth study in a sleep clinic, it is not a realistic environment for the elderly. The objective is that the patient stays at home, and without changing their daily routines, the clinicians get objective information in order to make a correct diagnosis of the sleep disorders. Sleep disorders are often classified as medical disorders corresponding to modifications on the sleep patterns and the amount of these modifications increase with age. However, regularly, these illnesses are undiagnosed, since is hard for the patients to explain the symptoms to the doctor. To achieve the proposed objective, we studied the polysomnography bio-signals that could be used to accurate reflect the sleep disorders occurrences. We designed a Body Sensor Network (BSN) to be divided into both movement assessment (Accelerometer and Gyroscope) and biomedical signals (EMG, ECG, PPG, GSR) evaluation. These signals, reflecting both breathing and cardiac activities, are processed by a specifically developed algorithm. The reduction of the number of sensors was also envisaged, and it was decided to use 3 biomedical sensors instead of the minimum of 22 sensors used by polysomnography. Thus, to offer better visualization of the recorded signals a software interface was developed to include the processing and visualization of the signals. To identify the sleep stage and apnea state, we settled an algorithm that processes both ECG and EMG. To validate this algorithm, it was decided to use two sources of data: PhysioNet data base containing ECG and EMG signals and data recorded by our BSN on volunteers. With this work, we were able to build a BSN capable of detecting a set of sleep disorders, without using any invasive method. The network provides reliable data, and using the developed interface, it helps elderly health providers to carry out an in-depth analysis of the information and to better identify sleep disorders.Este trabalho introduz uma proposta de uma monitorização remota de saúde para a deteção de desordens de sono em pacientes ambulatórios geriátricos. As desordens de sono são as condições que afetam a habilidade de dormir bem regularmente. Podem ser causadas por um problema de saúde ou por elevado stress. Embora a solução mais precisa seja um estudo aprofundado numa clínica de sono, este não corresponde a um cenário realista para os idosos, corrompendo os dados registados devido ao stress associado ao ambiente desconhecido. De modo a que o paciente não saia de sua casa e não altere as suas rotinas diárias, o sistema desenvolvido tem um uso simples que pode ser utilizado num ambiente amigável e seguro para o paciente. Isto irá providenciar informação objetiva aos clínicos, de modo a diagnosticar as desordens de sono de maneira correta, já que os pacientes por vezes têm dificuldade em explicar os sintomas aos médicos durante a consulta, o que vai provocar um elevado número de casos subdiagnosticados. O primeiro passo a tomar, de modo a criar um sistema de monitoramento remoto doméstico, é definir quais são os sinais a monitorizar. O primeiro sinal definido para ser alvo de monitoramento foi o Eletrocardiograma (ECG). A razão deve-se ao fato de este sinal já ter sido empregado em variadíssimos estudos relativos ao sono, em que os pesquisadores utilizam a Heart Rate Variability (HRV) para a deteção de apneias de sono (tanto no domínio do tempo ou frequência) e outros transtornos de sono. Neste trabalho vamos tentar identificar episódios de acoplamento cardiorrespiratório, ao analisar a HRV. O segundo sinal a ser eleito foi o Eletromiograma (EMG) proveniente do queixo. Este sinal foi escolhido, devido à correlação que tinha com o sinal ECG na presença de episódios de apneia obstrutivos. Este fenómeno deve-se à dificuldade que o paciente tem ao inspirar, pois como tem as vias respiratórias obstruídas, o ar não chega aos pulmões. Isto vai levar a um esforço extra por parte do paciente, que se vai traduzir num aumento de amplitude do sinal. Esta variação vai novamente aparecer dez ou mais segundos depois, quando o ar voltar a entrar nos pulmões, e o paciente voltar a respirar normalmente. Para além de estes dois sinais biomédicos, também vamos monitorizar o sinal Fotopletismografia (PPG) e a resposta galvânica da pele (GSR). O PPG é usado para detetar as diferenças no volume do sangue, de modo a avaliar a circulação periférica enquanto que a resposta galvânica mede a condutividade da pele. Ambos os sinais apresentaram características distintivas na presença de apneia, e podem ser alvo de estudo detalhado em trabalhos futuros. Em termos de sinal de movimento, foram gravados e analisados os sinais do acelerómetros e giroscópios em dois locais distintos: na região do diafragma, de modo a obter dados que se possam correlacionar com doenças respiratórias relacionadas com o sono, e na coxa esquerda. Esta informação não vai ser utilizada minuciosamente no presente trabalho, mas no futuro irá ser empregada de modo a ser correlacionada com distúrbios do movimento do sono. Identificados os sinais a ser supervisionados e a informação proveniente, vai ser desenvolvido um algoritmo para diferenciar o estado de apneia obstrutiva (OSA) e o estado de sono normal (NS). No algoritmo proposto foi processado o sinal ECG de modo a obter a HRV. O nosso algoritmo foi baseado no domínio da frequência, dado que a literatura aponta como a forma mais adequada para revelar diferenças de episódios de apneia obstrutiva e sono normal [1]. Ao processar a HRV, obtemos as suas características, e é efetuada a densidade espetral de potência (PSD) na Very Low Frequency (VLF) e High Frequency (HF). Escolhemos estas duas bandas de frequência, porque está provado que são as melhores na distinção entre o estado de sono e o estado de apneia. No caso da VLF, o máximo em OSA é mais proeminente que no NS. Já o inverso ocorre na banda de HF, em que no estado NS, existe um pico que surge devido à arritmia do seio respiratório (RSA) e que normalmente tem o aspeto de uma curva gaussiana. Reconhecidas as diferenças entre os dois estados, são definidos thresholds para estado de apneia e estado de sono normal. Estes limites serão verificado por uma Moving Average Window com um tamanho de 60 segundos. No começo, o algoritmo vai desprezar os primeiro 60 segundos. Após este período, a janela média móvel vai fazer a PSD para HF e VLF e verifica se para ambos os resultados, o threshold é cumprido. Caso os limites sejam atingidos, a janela desloca-se 10 segundos, e aplica os mesmo método, durante os próximos 50 segundos, de modo a termos os valores para 60 segundos. Após a recolha total de dados, é feita a média dos 60 segundos para as duas bandas de frequência. Se ambas atingirem o threshold definido, o intervalo é definido como OSA. Para testar este algoritmo foram utilizadas duas bases de dados: a PhysioNet, que tem informação clinicamente anotada por médicos e é utilizada em diversos trabalhos nesta área, e também iremos testar na informação recolhida pela nossa rede de sensores. Relativamente à base de dados da PhysioNet, os resultados obtidos foram bastante satisfatórios, com precisão a 87,8%, especificidade a 89,9% e sensibilidade a 86,3%. No caso dos sinais recolhidos pela rede de sensores proposta, foi escolhido um dos voluntários que já tinha sido previamente diagnósticos com apneia severa de modo a aumentar as nossas chances de encontrar episódios de apneia. Não foi possível definir valores para a precisão, especificidade e sensibilidade já que não temos um sinal de referência com anotações médicas, para compararmos com os resultados obtidos pelo nosso algoritmo. Em alguns intervalos que foram identificados como episódios de apneia, os sinais recolhidos foram verificados no domínio do tempo, e foram encontradas correlações entre o sinal HRV, EMG, acelerómetro e giroscópio, em que estes dois últimos são sinais obtidos oriundos do peito. De modo a aumentar a precisão do sistema proposto, o próximo passo vai ser incluir o sinal EMG no nosso sistema. Como foi observado em literatura previamente lida, é possível usar a PSD no sinal EMG, para diferenciar entre indivíduos com determinada patologia e indivíduos saudáveis [2]. Por isso aplicamos a PSD no sinal EMG, nos dois diferentes estados (NS e OSA) e obtivemos curvas semelhantes para ambos os estados, obtidas no sinal ECG. Tal fato deve-se provavelmente à componente respiratória que vai influenciar o sinal muscular obtido do queixo. De modo a que os sinais sejam facilmente visualizados, também foi desenvolvida uma interface gráfica, na aplicação do Matlab™ GUIDE, que irá dar aos utilizadores acesso aos sinais gravados pela nossa rede de sensores, e possivelmente a aplicação do algoritmo proposto, para vermos em que pontos os episódios de apneia ocorreram

Design and conceptual proposal of an intelligent clinical decision support system for the diagnosis of suspicious obstructive sleep apnea patients from health profile

Obstructive Sleep Apnea (OSA) is a chronic sleep-related pathology characterized by recurrent episodes of total or partial obstruction of the upper airways during sleep. It entails a high impact on the health and quality of life of patients, affecting more than one thousand million people worldwide, which has resulted in an important public health concern in recent years. The usual diagnosis involves performing a sleep test, cardiorespiratory polygraphy, or polysomnography, which allows characterizing the pathology and assessing its severity. However, this procedure cannot be used on a massive scale in general screening studies of the population because of its execution and implementation costs; therefore, causing an increase in waiting lists which would negatively affect the health of the affected patients. Additionally, the symptoms shown by these patients are often unspecific, as well as appealing to the general population (excessive somnolence, snoring, etc.), causing many potential cases to be referred for a sleep study when in reality are not suffering from OSA. This paper proposes a novel intelligent clinical decision support system to be applied to the diagnosis of OSA that can be used in early outpatient stages, quickly, easily, and safely, when a suspicious OSA patient attends the consultation. Starting from information related to the patient’s health profile (anthropometric data, habits, comorbidities, or medications taken), the system is capable of determining different alert levels of suffering from sleep apnea associated with different apnea-hypopnea index (AHI) levels to be studied. To that end, a series of automatic learning algorithms are deployed that, working concurrently, together with a corrective approach based on the use of an Adaptive Neuro-Based Fuzzy Inference System (ANFIS) and a specific heuristic algorithm, allow the calculation of a series of labels associated with the different levels of AHI previously indicated. For the initial software implementation, a data set with 4600 patients from the Álvaro Cunqueiro Hospital in Vigo was used. The results obtained after performing the proof tests determined ROC curves with AUC values in the range 0.8–0.9, and Matthews correlation coefficient values close to 0.6, with high success rates. This points to its potential use as a support tool for the diagnostic process, not only from the point of view of improving the quality of the services provided, but also from the best use of hospital resources and the consequent savings in terms of costs and time.Xunta de Galicia | Ref. ED481A-2020/03

Treatment success with continuous positive airway pressure or mandibular advancement splints in non-severe obstructive sleep apnea: A randomized controlled clinical trial on sleep quality, health-related quality of life and clinical predictors of treatment success

Obstructive sleep apnea (OSA) is a respiratory sleep-disorder characterized by repeated breathing cessations due to pharyngeal soft tissue collapse, leading to several medical disorders and possibly premature death. Two commonly used treatment alternatives for OSA are continuous positive airway pressure (CPAP) and mandibular advancement splints (MAS). The overall aim of this randomized clinical trial was to compare CPAP and MAS treatment regarding efficacy, compliance to treatment and the impact on self-reported sleep quality and health-related quality of life (HRQoL) among patients with non-severe OSA. In total, 104 adult patients were randomly allocated to CPAP or MAS treatment and evaluated after 4- and 12 months of treatment. Both intention-to-treat and per protocol analyses were performed for the comparisons between the treatment groups. While the number of residual respiratory events at follow-ups were lower in the CPAP treatment group than in the MAS treatment group, the compliance to MAS treatment was significantly better than compliance to CPAP treatment. The subjective sleep quality and HRQoL were similar between the treatment groups at the follow-up visits. CPAP remains the primary choice of treatment, but the comparable effect on patient-reported outcomes between CPAP and MAS treatment combined with the better compliance to MAS treatment suggests that MAS should be available as a standard treatment option for patients with non-severe OSA. The Friedman tongue position score does not seem to predict the treatment success and compliance to CPAP and MAS treatment in patients with non-severe OSA.Obstruktiv søvnapné (OSA) er en søvnlidelse som karakteriseres av gjentatte pustestans som følge av mykvevskollaps i svelget. Dette fører økt risikoen for alvorlig sykdom og tidlig død. To vanlige behandlingsalternativ for OSA er kontinuerlig luftveisovertrykk (CPAP) og søvnapnéskinner (MAS). Målet med denne randomiserte kliniske studien var å sammenligne behandling med CPAP og MAS med hensyn til bedring i antall pustestans, behandlingsetterlevelse og virkningen fra behandlinga på opplevd søvnkvalitet og helserelatert livskvalitet blant pasienter med ikke-alvorlig OSA. Totalt 104 voksne pasienter ble tilfeldig satt til behandling med CPAP eller MAS og fulgt opp med kontroller etter 4- og 12 måneder. Både «intention-to-treat-analyser» og «per protocol-analyser» ble utført ved sammenligning av behandlingsgruppene. Mens CPAP-behandlinga var klart best til å redusere antallet pustestans, var etterlevelsen til MAS-behandling betydelig bedre enn ved CPAP-behandling. Det var ingen forskjell i opplevd søvnkvalitet og helserelatert livskvalitet mellom CPAP- og MAS-gruppene etter 12 måneder med behandling. Det kan konkluderes med at søvnkvalitet og helserelatert livskvalitet etter 12 måneder med CPAP- og MAS-behandling var lik, til tross for stor forskjell i antall pustestans ved behandling. CPAP er fortsatt førstevalg ved behandling av ikke-alvorlig OSA, men effekten på pasient-rapportert søvnkvalitet og helserelatert livskvalitet sammen med god behandlingsetterlevelse tilsier at MAS burde være et tilgjengelig behandlingsalternativ til CPAP. Videre kan det se ut til at Friedmans skår for tungeposisjon ikke kan predikere vellykkethet og etterlevelse i behandling med CPAP eller MAS blant pasienter med ikke-alvorlig OSA

Smart Sensors for Healthcare and Medical Applications

This book focuses on new sensing technologies, measurement techniques, and their applications in medicine and healthcare. Specifically, the book briefly describes the potential of smart sensors in the aforementioned applications, collecting 24 articles selected and published in the Special Issue “Smart Sensors for Healthcare and Medical Applications”. We proposed this topic, being aware of the pivotal role that smart sensors can play in the improvement of healthcare services in both acute and chronic conditions as well as in prevention for a healthy life and active aging. The articles selected in this book cover a variety of topics related to the design, validation, and application of smart sensors to healthcare

Sleep homeostasis in the European jackdaw (<i>Coloeus monedula</i>):Sleep deprivation increases NREM sleep time and EEG power while reducing hemispheric asymmetry

Introduction: Sleep is a wide-spread phenomenon that is thought to occur in all animals. Yet, the function of it remains an enigma. Conducting sleep experiments in different species may shed light on the evolution and functions of sleep. Therefore, we studied sleep architecture and sleep homeostatic responses to sleep deprivation in the European jackdaw (Coloeus monedula).Methods: A total of nine young adult birds were implanted with epidural electrodes and equipped with miniature data loggers for recording movement activity (accelerometery) and electroencephalogram (EEG). Individually-housed jackdaws were recorded under controlled conditions with a 12:12-h light-dark cycle.Results: During baseline, the birds spent on average 48.5% of the time asleep (39.8% non-rapid eye movement (NREM) sleep and 8.7% rapid eye movement (REM) sleep). Most of the sleep occurred during the dark phase (dark phase: 75.3% NREM sleep and 17.2% REM sleep; light phase 4.3% NREM sleep and 0.1% REM sleep). After sleep deprivation of 4 and 8 h starting at lights off, the birds showed a dose-dependent increase in NREM sleep time. Also, NREM sleep EEG power in the 1.5–3 Hz frequency range, which is considered to be a marker of sleep homeostasis in mammals, was significantly increased for 1-2 h after both 4SD and 8SD. While there was little true unihemispheric sleep in the Jackdaws, there was a certain degree of hemispheric asymmetry in NREM sleep EEG power during baseline, which reduced after sleep deprivation in a dose-dependent manner.Conclusion: In conclusion, jackdaws display homeostatic regulation of NREM sleep and sleep pressure promotes coherence in EEG power