Predicting Sleeping Quality using Convolutional Neural Networks

Identifying sleep stages and patterns is an essential part of diagnosing and treating sleep disorders. With the advancement of smart technologies, sensor data related to sleeping patterns can be captured easily. In this paper, we propose a Convolution Neural Network (CNN) architecture that improves the classification performance. In particular, we benchmark the classification performance from different methods, including traditional machine learning methods such as Logistic Regression (LR), Decision Trees (DT), k-Nearest Neighbour (k-NN), Naive Bayes (NB) and Support Vector Machine (SVM), on 3 publicly available sleep datasets. The accuracy, sensitivity, specificity, precision, recall, and F-score are reported and will serve as a baseline to simulate the research in this direction in the future

Класифікація стадій сну з використанням безконтактного біосенсора на основі нейронної мережі CNN-LSTM

Магістерська дисертація за темою «Класифікація стадій сну з використанням безконтактного біосенсора на основі нейронної мережі CNN-LSTM» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики Івановою Яною Олегівною зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу, 4 розділів («Огляд літературних джерел», «Методи автоматичної класифікації стадії сну», «Розробка алгоритмів класифікації стадій сну за допомогою нейронних мереж», «Огляд результатів тестування розроблених моделей»), розділу зі стартап проекту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 77 джерела та 2 додатки. Загальний обсяг роботи 107 сторінок. Актуальність теми. Одна безсонна ніч знижує стійкість імунітету до інфекційних захворювань і швидкість реакції на зовнішні імпульси. А постійний дефіцит і зниження якості сну підвищують ризик розвитку серцево-судинних і ендокринних захворювань. Полісомнографія є золотим стандартом моніторингу сну, але вимагає, щоб пацієнти спали в лікарняних умовах, з великою кількістю електродів, та знаходилися під контролем експертного клінічного персоналу. Всі ці фактори роблять даний метод не дуже зручним, дорогим та недієздатним для щоденного моніторингу. Крім того, так званий ефект першої ночі при ПСГ може зменшити тривалість та ефективність сну. Таким чином, існує потреба в інструментах для тривалого моніторингу сну як здорових людей, з метою профілактики та дотримання гігієни сну, так і людей з порушеннями сну, для діагностики, відстеження динаміки захворювання і корекції терапії. У зв'язку з цим, розробка засобів для тривалого автоматичного визначення структури сну є актуальним завданням. Мета дослідження. Розробка та реалізація нейронної мережі для класифікації стадій сну з використанням безконтактного біосенсора. Об’єкт дослідження. Класифікація стадій сну. Предмет дослідження. Використання нейронної мережі для класифікації стадій сну. Методи дослідження. Методи машинного навчання для вирішення задач класифікації.Master's dissertation "Sleep stages classification using non-contact biosensor based on CNN-LSTM neural network" is performed by a student Yana Ivanova of the Department of Biomedical Cybernetics in the specialty 122 "Computer Science" in the educational program "Information Technologies in Biology and Medicine" and consists of: introduction, 4 sections ("Review of literature sources", "Methods of automatic sleep stages classification", "Development of algorithms for the sleep stages classification using neural networks", "Test results of developed models"), a startup project, conclusions; a list of sources, which includes 76 sources. The total volume of the work is 107 pages. Theme urgency. One sleepless night reduces the resistance of the immune system to infectious diseases and the speed of reaction to external impulses. And the constant deficit and decline in sleep quality increase the risk of cardiovascular and endocrine diseases. Polysomnography is the gold standard for sleep monitoring but requires patients to sleep in a hospital, with a large number of electrodes, and to be supervised by expert clinical staff. All these factors make this method not very convenient, expensive, and incapable of daily monitoring. In addition, the so-called first night effect of UGS may reduce the duration and effectiveness of sleep. Thus, there is a need for tools for long-term sleep monitoring of both healthy people, in order to prevent and maintain sleep hygiene, and people with sleep disorders, to diagnose, monitor the dynamics of the disease, and correct therapy. In this regard, the development of tools for long-term automatic determination of the structure of sleep is an urgent task. The aim of the study. Development and implementation of a neural network for the classification of sleep stages using a contactless biosensor. The object of study. Classification of sleep stages. The subject of study. Using the neural network to classify the stages of sleep. Research methods. Methods of machine learning to solve classification problems

Огляд сучасних технологій для діагностики якості сну

Сон - це складний психофізіологічний стан, який безпосередньо визначає психічну і біологічну активність людини. Важливість сну обумовлена в першу чергу його необхідністю для організму. Сон – унікальний механізм відновлення та адаптації до умов життя. Одна безсонна ніч знижує стійкість імунітету до інфекційних захворювань і швидкість реакції на зовнішні імпульси. У віддаленій перспективі постійний дефіцит і зниження якості сну підвищують ризик розвитку серцево-судинних і ендокринних захворювань. Золотий стандарт об'єктивної оцінки сну, полісомнографія, зазвичай виконується в лабораторії сну, і дані вручну оцінюються фахівцем зі сну, що робить цей процес незручним, дорогим і менш придатним для довготривалих досліджень. Тому існує потреба в перевіреному недорогому обладнанні для оцінки сну, яке було б зручним і точним. З клінічної та дослідницької точки зору можливість отримання даних про безсоння, може персоналізувати рішення про лікування та оптимізацію здоров'я, а також поліпшити фенотипування захворювання. Мета даної статті – дослідження сучасних методів аналізу якості сну, визначення їх переваг та недоліків, та пошук альтернативних засобів для моніторингу сну. В роботі наведені результати порівняльного аналізу технологій для відстеження сну, а також запропоновано альтернативу полісомнографії, яка може використовуватися для надійного та довгострокового моніторингу. Зокрема, проаналізовані роботи, що вивчали застосування біорадара як засобу аналізу фізіологічного стану людини. Біорадар - це новий вид радіолокатора, що поєднує технології біомедичної інженерії та радіолокації. Його ціль – безконтактне виявлення життєво важливих ознак через неметалеві перешкоди, такі як одяг та стіни, передаючи спеціальну електромагнітну хвилю. Дана технологія може стати кроком вперед в індустрії відстеження сну.Sleep is a complex psychophysiological state that directly defines a person's mental and biological activity. Sleep is very important for our body. It is a unique mechanism of recovery and adaptation to living conditions. One sleepless night reduces the resistance of the immune system to infectious diseases and the speed of reaction to external impulses. In the longer term, persistent deficits and decline in sleep quality increase the risk of cardiovascular and endocrine diseases. The gold standard for objective sleep assessment is PSG. It is usually performed in a sleep laboratory, and the data must be manually assessed by a sleep specialist, which makes it uncomfortable, expensive, and less suitable for long-term monitoring. So, there is a need for proven, low-cost sleep assessment equipment that is both convenient and accurate. From a clinical and research perspective, the ability to obtain data on insomnia can personalize treatment decisions and optimize health, as well as improve disease phenotyping. This study aims to investigate modern methods of sleep quality tracking, identify their advantages and disadvantages, and search for alternative means of sleep monitoring. The study conducts a comparative analysis of sleep tracking technologies. The paper also suggested a viable alternative to PSG that can allow reliable and long-term sleep monitoring. In particular, the works devoted to the use of bioradars as a means of analyzing the physiological state of a person are analyzed. Bioradar is a new type of radar that combines biomedical engineering and radar technologies. Its purpose is non-contact detection of vital signs through non-metallic obstacles such as clothing and walls by transmitting a special electromagnetic wave. This technology may be a step forward in the sleep tracking industry

Digital phenotyping through multimodal, unobtrusive sensing

The growing adoption of multimodal wearable and mobile devices, such as smartphones and wrist-worn watches has generated an increase in the collection of physiological and behavioural data at scale. This digital phenotyping data enables researchers to make inferences regarding users’ physical and mental health at scale, for the first time. However, translating this data into actionable insights requires computational approaches that turn unlabelled, multimodal time-series sensor data into validated measures that can be interpreted at scale. This thesis describes the derivation of novel computational methods that leverage digital phenotyping data from wearable devices in large-scale populations to infer physical behaviours. These methods combine insights from signal processing, data mining and machine learning alongside domain knowledge in physical activity and sleep epidemiology. First, the inference of sleeping windows in free-living conditions through a heart rate sensing approach is explored. This algorithm is particularly valuable in the absence of ground truth or sleep diaries given its simplicity, adaptability and capacity for personalization. I then explore multistage sleep classification through combined movement and cardiac wearable sensing and machine learning. Further, I demonstrate that postural changes detected through wrist accelerometers can inform habitual behaviours and are valuable complements to traditional, intensity-based physical activity metrics. I then leverage the concomitant responses of heart rate to physical activity that can be captured through multimodal wearable sensors through a self-supervised training task. The resulting embeddings from this task are shown to be useful for the downstream classification of demographic factors, BMI, energy expenditure and cardiorespiratory fitness. Finally, I describe a deep learning model for the adaptive inference of cardiorespiratory fitness (VO2max) using wearable data in free living conditions. I demonstrate the robustness of the model in a large UK population and show the models’ adaptability by evaluating its performance in a subset of the population with repeated measures ~6 years after the original recordings. Together, this work increases the potential of multimodal wearable and mobile sensors for physical activity and behavioural inferences in population studies. In particular, this thesis showcases the potential of using wearable devices to make valuable physical activity, sleep and fitness inferences in large cohort studies. Given the nature of the data collected and the fact that most of this data is currently generated by commercial providers and not research institutes, laying the foundations for responsible data governance and ethical use of these technologies will be critical to building trust and enabling the development of the field of digital phenotyping.I was funded by GlaxoSmithKline and the Engineering and Physical Sciences Research Council. I was also supported by the Alan Turing Institute through their Enrichment Scheme

Sensing Systems for Respiration Monitoring: A Technical Systematic Review

Respiratory monitoring is essential in sleep studies, sport training, patient monitoring, or health at work, among other applications. This paper presents a comprehensive systematic review of respiration sensing systems. After several systematic searches in scientific repositories, the 198 most relevant papers in this field were analyzed in detail. Different items were examined: sensing technique and sensor, respiration parameter, sensor location and size, general system setup, communication protocol, processing station, energy autonomy and power consumption, sensor validation, processing algorithm, performance evaluation, and analysis software. As a result, several trends and the remaining research challenges of respiration sensors were identified. Long-term evaluations and usability tests should be performed. Researchers designed custom experiments to validate the sensing systems, making it difficult to compare results. Therefore, another challenge is to have a common validation framework to fairly compare sensor performance. The implementation of energy-saving strategies, the incorporation of energy harvesting techniques, the calculation of volume parameters of breathing, or the effective integration of respiration sensors into clothing are other remaining research efforts. Addressing these and other challenges outlined in the paper is a required step to obtain a feasible, robust, affordable, and unobtrusive respiration sensing system