힐버트 변환을 활용한 수면 스핀들 자동 검출 방법 

초록

수면 스핀들은 NREM 2단계에서 주로 발생하는 시그마 대역의 뇌파 활동으로, 수면 중의 기억 처리 및 뇌의 가소성과 관련이 있다. 스핀들은 숙련된 전문가의 시각적 검사를 통해 검출되는데, 이는 많은 시간이 소모되며 주관적인 판단이 개입될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 힐버트 변환을 활용하여 개인에게 최적화된 임곗값을 적용하는 스핀들 검출 방법을 제안하고, 스핀들 검출 성능을 평가하는 기준을 정의하여 공개 데이터셋 DREAMS를 통해 검증하였다.

Sleep spindle is an EEG activity in the sigma band that occurs mainly in the NREM stage 2, and is associated with memory processing and brain plasticity during sleep. Spindle is detected through visual inspection by experienced experts, which takes a lot of time and can involve subjective judgment. Therefore, in this study, we propose a spindle detection method using the Hilbert transform to apply an individualized threshold value, define a criterion to evaluate the spindle detection performance, and validate it using the public dataset DREAMS.

키워드

Biological Signal, Sleep Spindle, Event Detection, Hilbert Transform, Sigma Band 

Publication

한국정보통신학회 2023년도 추계종합학술대회 논문집 제27권 제2호