Нейромережа допоможе налагодити здоровий сон

Технологія кластеризації даних виявляє порушення сну, використовуючи аудіозапис.

Сон – найважливіший фізіологічний процес. Його порушення можуть свідчити про широкий спектр розладів і захворювань. Найбільш поширеним розладом сну вважається безсоння: згідно з дослідженнями , хронічним безсонням страждають 10-15% дорослих людей.

Існують різні методики діагностики порушень сну. Найбільш комплексну картину проблем дає полісомнографія – обстеження, яке об’єднує моніторинг електричної активності мозку за допомогою електроенцефалографії, дослідження рухів очей, активності м’язів, серцевого ритму і особливостей дихання. Цю інформацію збирають датчики, підключені до тіла пацієнта під час сну.

Щоб зібрати таку кількість даних, потрібно безліч датчиків: в мінімальний комплект входить підключення 22 проводів, що ведуть до діагностичним пристроїв. Провести такий моніторинг можна тільки в умовах медичного стаціонару або дослідницького центру. Незвична обстановка і незручні провідні датчики впливають на якість сну під час обстеження, тому картина сну часто спотворюється.

Щоб уникнути цього, вчені з Університету Осаки розробили методику діагностики, засновану на записи звуків, які людина видає уві сні. Для запису звуку потрібен тільки смартфон. Алгоритм, що обробляє запис, створений на основі методу самоорганізується карти – самонавчальної нейронної мережі. Найчастіше такі мережі використовують для кластеризації даних.

При розробці методики вчені зіставили записи звуків сну людей з даними їх полісомнографії. З’ясувалося, що існують певні закономірності: наприклад, на стадії глибокого сну (дельта-сну) зазвичай виникає хропіння, а скрегіт зубів з’являється на стадії легкого сну (стадії «сонних веретен»). Такі маркери дозволяють відстежити, в якій фазі сну виникають порушення. Надалі розробники планують удосконалити алгоритм: поліпшити систему розпізнавання сторонніх шумів.