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J-GLOBAL ID：201802230982624069   整理番号：18A0237935

睡眠中の脳波スペクトルパワーに対する信号アーチファクトの影響:自動化アーチファクト除去アルゴリズムの有効性の定量化【Powered by NICT】

Effects of signal artefacts on electroencephalography spectral power during sleep: quantifying the effectiveness of automated artefact-rejection algorithms

著者 (7件)： Liu Jianbo (Department of Defense Biotechnology High Performance Computing Software Applications Institute, Telemedicine and Advanced Technology Research Center, US Army Medical Research and Materiel Command, Fort Detrick, MD, USA) ,  Ramakrishnan Sridhar (Department of Defense Biotechnology High Performance Computing Software Applications Institute, Telemedicine and Advanced Technology Research Center, US Army Medical Research and Materiel Command, Fort Detrick, MD, USA) ,  Laxminarayan Srinivas (Department of Defense Biotechnology High Performance Computing Software Applications Institute, Telemedicine and Advanced Technology Research Center, US Army Medical Research and Materiel Command, Fort Detrick, MD, USA) ,  Neal Maxwell (Department of Defense Biotechnology High Performance Computing Software Applications Institute, Telemedicine and Advanced Technology Research Center, US Army Medical Research and Materiel Command, Fort Detrick, MD, USA) ,  Cashmere David J. (University of Pittsburgh Medical Center, Pittsburgh, PA, USA) ,  Germain Anne (Department of Psychiatry, University of Pittsburgh School of Medicine, Pittsburgh, PA, USA) ,  Reifman Jaques (Department of Defense Biotechnology High Performance Computing Software Applications Institute, Telemedicine and Advanced Technology Research Center, US Army Medical Research and Materiel Command, Fort Detrick, MD, USA)
資料名： Journal of Sleep Research  (Journal of Sleep Research)
巻： 27  号： 1  ページ： 98-102  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1736A  ISSN： 0962-1105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 睡眠中の脳波(EEG)記録はしばしば筋と眼アーチファクト,スペクトルパワー分析の結果に有意に影響によって汚染されている。しかし,これらアーチファクトは,睡眠の様々な状態間のEEGスペクトルパワーに影響する程度を明示的に定量化されていない。,これらの効果を最小にする自動アーチファクト除去アルゴリズムの有効性は完全には特性化されていない。これらの問題を解決するために,ここでは睡眠の一晩中の20名の被験者からの標準10チャネルEEG記録を分析した。記録はアーチファクトで汚染されていた場合,目視検査または自動アーチファクト除去アルゴリズムを用いてそれらを除去した後,それらのスペクトルパワーを比較した。急速眼球運動(REM)及び非REM(NREM)睡眠の両方の間,筋肉アーチファクトは,全チャネル間のEEGデータの5%以上を汚染されなかった。しかし,人工物の無いデータから計算したパワーレベルと比較して,それぞれ,126%,171%および938%までデルタ,ベータおよびガンマパワーレベルを劣化した。NREM睡眠中のまれな眼アーチファクトが,REM睡眠中の前頭葉と側頭EEGチャネルの16%までに影響し,主に33%まで改悪デルタパワー。REM睡眠とNREM両睡眠のために,自動アーチファクト除去アルゴリズムは各EEGチャネルと周波数帯のための人工物の無いパワーレベルの約10%以内でパワーレベルと一致した。要約すると,筋肉及び眼アーチファクトは脳波データのわずかな部分だけに影響したが,EEGスペクトルパワーに大きく影響した。これは,EEGデータを解析する前にアーチファクト除去アルゴリズムを使用することの重要性を示唆した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： レム睡眠 ,  チャネル ,  周波数帯 ,  *スペクトル ,  *自動化 ,  *アーチファクト ,  キャラクタリゼーション ,  前頭葉 ,  *アルゴリズム ,  肉眼検査 ,  *脳波
準シソーラス用語： 人工物 ,  急速眼球運動 ,  被験者 ,  *アーチファクト除去 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： EEGスペクトルパワー解析 ,  Brunnerアルゴリズム ,  ドーマンのアルゴリズム

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (9件)： 睡眠 ,  脳波 ,  スペクトル ,  パワー ,  アーチファクト ,  自動化 ,  アーチファクト除去 ,  アルゴリズム ,  定量化