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EEG/EMG和PiezoSleep系统
来源:delsys表面肌电脑电分析系统_EMG_EEG_人因工程 | 发布时间:2024/2/15 18:58:21 | 浏览次数:

PiezoSleep录制

PiezoSleep(Signal Solutions,LLC,Lexington,KY,USA)硬件和软件用于同时记录大鼠的睡眠。将装有如上所述的EEG/EMG电极的大鼠(N=9)放置在装有PiezoSleep 1.0传感器的笼中。传感器被放置在笼子的底部,笼子内衬(Techniplast 1291H,West Chester,PA,USA)和玉米棒垫层在顶部。来自传感器的电信号通过PiezoSleep在线放大器放大,并通过Calamari SAS(8通道)数据采集系统收集,该系统连接到运行PiezoSeep 2.08r软件的计算机。使用SleepStats 2.28r离线进行睡眠分析。PiezoSleep获得的不规则且高振幅的信号被记为唤醒,而规则且低振幅的信号则被记为睡眠。25

 

睡眠数据分析与统计

数据以平均值的平均值±标准误差表示,并使用IBM SPSS软件进行分析,如前所述。29对每只大鼠的DSI/PiezoSleep(N=5)以及Corded/PiezoSleep(N=4)记录和睡眠评分进行并排睡眠阶段比较。从这些并排比较中产生混淆矩阵,列出睡眠和清醒百分比,敏感性、特异性、准确性、阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV)。还计算了机器学习的标准性能指标马修斯相关系数(MCC),并将其包括在混淆矩阵中(系数0表示随机睡眠评分分类,-1表示完美睡眠评分错误分类,+1表示完美睡眠得分分类)。30,31睡眠阶段百分比,定义为在特定睡眠阶段花费的总时间(EEG/EMG系统为清醒、NREM或REM;PiezoSleep为清醒或睡眠),总睡眠时间(TST),定义为在睡眠中花费的总时长(EEG/EM系统为NREM和REM的组合),以占总记录时间的百分比表示,代表性的小时睡眠百分比也被量化。TST数据使用线性混合模型分析进行分析,以“系统”(DSI vs Corded vs PiezoSleep)为因素,如果存在显著的主要影响,则使用Sidak校正进行事后多重比较测试。使用线性混合模型分析,以“系统”(DSI与PiezoSleep或Corded与PiezoSleep)和“小时”为因素,分析具有代表性的小时睡眠数据,然后如果存在显著的主要和/或相互作用效应,则使用Sidak校正进行事后多重比较测试。根据最佳拟合的Schwarz贝叶斯信息准则选择重复协方差结构。对由EEG/EMG遥测和PiezoSleep系统或有线EEG/EMM和PiezuSleep系统记录的亮时段和暗时段的代表性小时睡眠数据进行Spearman相关性分析。统计学显著性设定为p<0.05。统计趋势设定为0.05≤p<0.10。结果

共有9只大鼠使用有线/遥测EEG/EMG记录和PiezoSleep系统进行了双重记录,共有379205个评分时期。通过EEG/EMG遥测对五只大鼠进行手术植入,并使用NeuroScore软件对它们的睡眠进行自动评分,总共349475个4秒的时期(16.2天的记录)。4只大鼠采用有线脑电图/肌电图进行睡眠记录;对他们的睡眠进行了总共29730个10秒时期(3.4天的记录)的视觉评分。

 

TST、光周期TST和暗周期TST如图1所示。EMG/EMG遥测、有线EEG/EMG和PiezoSleep系统之间的TST差异存在统计学趋势(系统因子:F2,15=3.42,p=0.06)(图1A)。事后分析显示,EEG/EMG遥测(66.27±4.18%,N=5)和PiezoSleep(56.92±1.72%,N=9)之间存在统计学趋势(p=0.06)差异,但与有线EMG/EEG(58.49±2.49%,N=4)相比没有差异。在光照期TST中观察到显著的系统效应(F2,15=4.39,p=0.03)(图1B)。然而,事后分析只揭示了一种统计趋势(p=0.06);与有线EEG/EMG(55.84±3.41%,N=4)和PiezoSleep(58.93±3.43%,N=9)系统相比,遥测记录中的NeuroScore得分更多(72.58±4.35%,N=5)。两个系统之间的暗期TST没有显著差异(图1C)。

 

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图1

以百分比表示的总睡眠时间(TST,(A))、暗期TST(B)和亮期TST。TST的系统主效应有统计学趋势((a):F2,15=3.42,p=0.06),光周期TST有显著差异((B):F2、15=4.39,p=0.03)。事后分析显示,遥测和PiezoSleep TST之间以及DSI和遥测/有线光周期TST之间存在统计趋势差异(p=0.06)。使用线性混合模型分析数据,以“系统”(DSI vs Corded vs PiezoSleep)为因素,然后进行具有Sidak校正的事后多重比较测试。

 

EEG/EMG和PiezoSleep系统之间的混淆矩阵如表1和表2所示​和2.2。EEG/EMG遥测和PiezoSleep系统之间的灵敏度为79.2%,特异度为83.8%,准确率为80.8%,PPV和NPV分别为90.2%和68.3%(表1),而有线EEG/EMG和PiezoSleep系统间的灵敏度为87.2%,特异性为83.4%,准确度为85.6%,PPV与NPV分别是88.0%和82.3%(表2)。此外,EEG/EMG遥测和PiezoSleep系统以及有线EEG/EMG和PiezoSleep系统的MCC分别为0.61和0.71,代表PiezoSpeep和EEG/EMM系统之间的一致性。表3和表4分别显示了EEG/EMG和PiezoSleep系统之间在唤醒/REM/NREM和唤醒/睡眠评分方面的一致性和不一致性。最大的分歧发生在EEG/EMG遥测记录的NeuroScore将这些时期分为REM(3.4%)和NREM(10.2%)睡眠,而PiezoSleep将这些时期划分为清醒(表3)。与有线EEG/EMG和PiezoSleep相比,REM/NREM和清醒时期的差异分别为0.8%和6.7%(表4)。因此,与PiezoSleep或有线EEG/EMG相比,使用NeuroScore评分的记录具有最多的TST(图1)。当PiezoSleep将划时代划分为睡眠时,通过EEG/EMG遥测将划时代分为唤醒的划时代和记录的EEG/EMG划时代相似(分别为5.6%和6.9%;表3和​和44)。

 
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