Bak, Judit

Halász, Péter

Kundra, Olga

Pál, Iván

Rajna, Péter

Simon, Gábor

Vargha, Márton

Pál Iván

Bak Judit

Halász Péter

Kundra Olga

Rajna Péter

Simon Gábor

Vargha Márton

University of Szeged

- 329 -OTKI Neuropsychiatriai Tanszék SOTE Számítástechnikai Csoport Az alvásfolyamat dinamikájának vizsgálata osztályozó algoritmusokkal Pál Iván, Bak Judit, Halász Péter, Kundra Olga, Rajna Péter, Simon Gábor, Vargha Márton Az alvás folyamatát az alvás és ébresztőrendszert összefogó egységes modellben képzeljük el. Az alvásnak e modellben való vizsgálatához szükségünk van olyan para-méterekre, amelyek követik az alvásfolyamat dinamikáját, azaz e folyamat ciklicitását és az estétől reggelig tar-tó változásokat is. Tavalyi előadásunkban [l] beszámoltunk arról, hogy egy VO EEG elvezetés szélessávú analizátum-integrá-turnából a Rechtschaffen-Kales hypnogram előállítható a "nearest neigbóur" algoritmus segit3égével, tehát az analizátum-intégrâtum az alvásfázisok szétválasztásához szükséges információt tartalmazza. Jelen munkánkban azt vizsgáljuk, hogy különböznek-e egymástól a hypnogram azonos szintjén elhelyezkedő, de az alvásfolyamat szem-pontjából különböző, azaz a ciklusok leszálló /mélyülő/ és felszálló szárán lévő kettes fázisok. - 330 -Módszer: 3 egészséges fiatal /20-24 évesek, 2 nó, 1 férfi/ l-l egész éjszakai alvását vizsgáltuk polygraphiásan. Vertex-occipitalis elvezetést dolgoztunk fel szélessávú analizátor integrátorral. A teljes jel és az 1-3 Hz, 4-7 Hz, 8-13 Hz és 14-20 Hz frekvenciasávok értékeit 20 másod-percenként olvastuk le. Az egyes 20 másodperces interval-lumoknak ezzel az 5 integrátumértékkel jellemzett pontot feleltettünk meg az 5 dimenziós vektortérben. Kiválasztottuk a Rechtschaffen-Kales féle beosztás szerint előállitott hypnogramokból a 2-es szakaszokat /l. ábra/, és vizsgáltuk, hogy elválaszthatók-e egymás-tól a ciklus leszálló /mélyülő/ szakaszán /A jelű/ és a felszálló szakaszán elhelyezkedő /B jelű/ kettes szaka-szokból származó pontok. A felhasznált módszerek a "nearest neighbour" /NN/ algoritmus [4] és a stepwise diszkriminanciaanalizis [2] voltak. A NN algoritmussal először azonos alvásciklus le-szálló és felszálló ágán elhelyezkedő kettes szakaszok /tananyag/ pontjaira megnéztük, hogy a hozzájuk legkö-zelebb eső pont melyik ciklusrészhez tartozik. Ezután megvizsgáltuk, hogy a többi ciklus kettes szakaszainak pontjai a tananyag melyik részébe tartozó ponthoz es-- 331 -SLEEP No 1 2 1 AWAKE 1 - REM 2 3 . r A1 § 1 A2 B2 A3 B3 A4 §4 AWAKE 1 REM N N R — I ) P _ I ^ r 1r LT A1 81 A2 B2 A3 B3 A4 B4 " L 200 400 Minutes SLEEP No 5 7 200 400 Minutes SLEEP N . 6 6 AWAKE 1 - REM 2 3 4 AL' .B1 _A2 _ B2_ A3 . B3 A4 200 400 Minutes 1. ábra A vizsgált 3 alvás hypnograrajai nek a legközelebb. Tananyagként minden olyan ciklust ki-próbáltunk, amelyben a leszálló és felszálló száron is volt kettes szakasz. A diazkriminanciaanalizissel hasonló eljárást követ-tünk: a.diszkrimináló függvényeket a tananyagon alakitot-- 332 -tuk ki és az összes többi kettes szakasz pontjain is teszteltük. Az EN algoritmussal azt ia vizsgáltuk, hogy az idő-ben egymáshoz közel eső pontok az integrátumok 5 dimen-ziós terében is közel vannak-e egymáshoz. Ha egy leszál-ló kettes szakaszban a változások folytonosak és "simák" lennének az egyes fázisból való átmenettől a hármas fá-zisba való átmenetig, akkor a legtöbb pont egy időben szom-szédos ponthoz esne a legközelebb, és igy, ha a legköze-lebbi szomszédok sorszámát a pontok sorszámának függvényé-ben ábrázolnánk, egy 45 fokos egyenes körül ingadozó gör-bét kapnánk. Ezt a görbét felrajzoltuk az alvások vala-mennyi kettes szakaszára /2., 3., 4. ábrák felső részei/. Eredmények: A ciklusok leszálló és felszálló szárán elhelyezke-dő kettes szakaszok pontjai mindenütt jól szétválasztha-tok voltak. Az osztályozás hibája a tananyagként válasz-tott ciklusokon 10-22 % volt az EE algoritmussal és 2-15 % diszkriminanciaanalizissel. Az első ciklusok szakaszai jobban szétváltak, mint a későbbi ciklusok szakaszai, A hibásan osztályozott pontok időbeli eloszlása nem muta-tott semmilyen jellegzetességet /2. ábra alsó rész/. Amikor az egyik ciklusból vett tanuló halmaz segit-- 333 -1 2 1 3 0 0 1 1 Serial No Type B Neighbour Classification • 1st correct X 2nd, 3rd correct 1 1st incorrect 66 B i serial No 66 B, Serial No F e l s ő r é s z : A l e g -k ö z e l e b b i t á r s a k s o r s z á m a a p o n t s o r s z á m á n a k f ü g g v é -n y é b e n . A h á r o m l e g -k ö z e l e b b i s z o m s z é d k ö z ü l a z e g y e z ő c i k -l u s r é s z h e z t a r t o z ó l e g k ö z e l e b b i p o n t o t r a j z o l t u k f e l , h a i l y e n nem v o l t , a k -k o r a m á s i k c i k l u s -r é s z l e g k ö z e l e b b i p o n t j á t . A l s ó r ó s z : A l e g k ö -z e l e b b i s z o m s z é d o s z t á l y a a p o n t o k s o r s z á m á n a k f ü g g -v é n y é b e n . 2 . á b r a 1 2 1 . a l v á s , NN a l g o r i t m u s , t a n i t á s é s t e s z t a z 1 . c i k l u s o n A A - l e s z á l l ó , B ^ - f e l s z á l l ó s z a k a s z p o n t j a i , i - c i k l u s -s o r s z á m - 334 -121 300 13 Serial No B, 50 1 Neighbour Classification • 1st correct X 2nd. 3rd correct o 1st incorrect 10 Type B kü^-jö j m'a \ > A3 85 mnv « m t /.iri J J r \ Mi I I ifi I J 1 J i y y » T I ! Serial No 85 Serial No 3 . á b r a NN a l g o r i t m u s , 1 2 1 . a l v á s , t a n i t á s a z 1 . c i k l u s o n , t e s z t a 3 . c i k l u s o n - 335 -121-300-14 Serial No 50 Aj 10 I 1 h : I Type 8 Neighbour Classification * 1st • cor rect X 2nd.3rd correct o 1st incorrect ©i H h u i W i f f i 122 ©4 Serial No 1 A4 122 ^ Serial No 4 . á b r a NN a l g o r i t m u s , 1 2 1 . a l v á s , t a n i t á s a z 1 . c i k l u s o n , t e s z t a 4 . c i k l u s o n s é g é v e l a t ö b b i c i k l u s l e s z á l l ó é s f e l s z á l l ó p o n t j a i t o s z -t á l y o z t u k , e z e k á l t a l á b a n még m i n d i g s z é t v á l a s z t h a t o k v o l -t a k , d e a z o s z t á l y o z á s h i b á j a n a g y o b b v o l t : 1 4 - 4 8 % a z NN a l g o r i t m u s n á l é s 2 - 3 8 % a d i s z k r i m i n a n c i a a n a l i z i s n é l . A h i b a s z á z a l é k o k a l e g k ö z e l e b b i c i k l u s o k o n v o l t a k a l e g k i -- 336 -sebbek, és ahogy távolodtunk attól a ciklustól, ami a ta-nuló halmazt adta, ugy nőttek. /3., 4. ábra/. Az ábrák alsó és felső részeinek összehasonlításából látható, hogy ha csak a legközelebbi pontot tekintettük, az osztályozás nem sikertilt a távolabbi ciklusokon /alsó rész/, de ó 3 legközelebbi társ figyelembevételével már igen /a felső ábrákon 0 jelzi az igy is hibásan osztályozott pontokat/, • Annak a jelenségnek az okát, hogy a tanulóhalmaztól való időbeli távolodással az osztályozás romlik, a diszk-rimináló függvények együtthatóinak a vizsgálatával keres-tük. A legjobban diszkrimináló függvénypárok ciklusról ciklusra változnak, azaz változik az egyes frekvenciasá-vok súlya a le- és felszálló szakaszok elkülönítésében. A 8-13 Hz mellett az alvás első felében a 4-7 Hz, a máso-dik felében inkább a 14-20 Hz jelentős. Arai a folyamatnak egy alvásfázison belüli lezajlá-sát illeti, voltak olyan fázisok, amelyeken belül meg-kaptuk a várt, 45 fokos egyenes körül ingadozó görbét /2. ábra felső rész, A1 fázis/. Ezek leszálló fázisok voltak és az alvás első felében, szabályos ciklusokban helyezkedtek el, tehát a ciklusnak volt kettesnél mélyebb fázisa is és felszálló kettese is. Más fázisoknak csak egyes részei adtak hasonló görbét /5. ábra/, a felszál-ló fázisok pedig csak néhány esetben. - 337 -121 300 22 5 . á b r a NN a l g o r i t m u s , 1 2 1 . a l v á s , 2 . c i k l u s - 338 -Az eredményeket összefoglalva és értékelve elmond-hatjuk, hogy analizátum-integrátumaik alapján a leszál-ló szakaszokon elhelyezkedő időintervallumok különböznek a felszálló szakaszokon elhelyezkedőktől. Ennek oka vagy az, hogy ha a hypnogramon belül finomabb szinteket tud-nánk megkülönböztetni, akkor a leszálló és felszálló sza-kaszok más-más szinten lennének, de valószinüleg inkább az, hogy az analizátum-integrátumban tükröződik valami-lyen működés, ami összefügg az alvás mélyülésével vagy felületes irányba való haladásával. Ez utóbbi összevág a K-komplexusokra, mikroébredésekre vonatkozó elképzelése-inkkel [3]- Az ezekre vonatkozó megfigyelésekkel ugyan-csak összevág az, hogy az időbeli eloszlásban csak a le-szálló száron találtunk kimutatható tendenciát. Az, hogy az alvás későbbi ciklusaiban a le- és fel-szálló szár különbségei csökkennek, a Sinha [5] és má-sok által leirt lecsengő oszcillációra utal. Egy fázison belül az alvásfolyamat mélyülő tenden-ciája követhető a jelentős szintingadozások ellenére is. I r o d a l o m Bak Judit et al.: Osztályozó algoritmusok programrend-szerének alkalmazása alvásfázisok elkülönítésére. Számítástechnikai és kibernetikai módszerek alkal-mazása az orvostudományban és a biológiában. NJSzT 8. Koll. anyaga, Szerk.: Muszka D., Székely S., Madarász I. Szeged 1977. 143-149. Dixon, W. J. /Ed./: Biomedical Computer Programs. University of California Press, 1972, Halász P. et al.: K-Complexes and Micro-ArousaIs as Functions of the Sleep Process. In: Sleep 1976. 3rd Europ. Congr. Sleep Res., Montpellier 1976, pp. 292-294. Karger, Basel 1977. Meisel, W. S.: Computer-oriented Approaches to Pattern Recognition. Academic Press, New York, 1972. Sinha, K, A. et al.: Human Sleep-Electroencephalograiiir A Damped Oscillatory Phenomenon. J. theor. Biol. /1972/ 35, 387-393. 

Az alvásfolyamat dinamikájának vizsgálata osztályozó algoritmusokkal

http://acta.bibl.u-szeged.hu/45951/1/szamtech_orvost_koll_009_329-339.pdf

Az alvásfolyamat dinamikájának vizsgálata osztályozó algoritmusokkal

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

University of Szeged