Che cos'è una soluzione per la fase del sonno EEG?
La soluzione combina l'acquisizione dell'EEG e, facoltativamente, dell'EOG/EMG con il controllo di qualità, la condivisione dei dati, il controllo delle etichette, l'addestramento del modello, l'inferenza, la visualizzazione e il test di distribuzione in una catena di versioni. Wake, N1, N2, N3 e REM possono essere obiettivi del progetto; le effettive prestazioni raggiunte sono confermate esclusivamente dai dati e dalle prove concordate.
Sistema end-to-end
Il dispositivo di acquisizione e il modello non vengono valutati separatamente. Le relazioni tra segnale, etichetta, software, ambiente di destinazione e accettazione rimangono tracciabili.
| livello | Contenuto principale | Per chiarire |
|---|---|---|
| Segnali | EEG, EOG opzionale, EMG, movimento, respirazione e SpO2 | Canali, posizione, riferimento, riporto e sincronia |
| Dispositivo di cattura | Protezione, front-end a basso rumore, ADC, controllo, memoria e comunicazioni | Banda, rumore, saturazione, perdita ed energia |
| Qualità dei dati | Contatto, saturazione, disturbi di rete, artefatti e guasti | Regole, dati grezzi, esclusione e versione |
| etichette | Etichette di fase dal processo esperto o di riferimento | Standard, abbinamento, cambio e suddivisione delle persone |
| modello | Preelaborazione, training, inferenza, confidenza e versione | Input, risorse target, aggiornamento e riproducibilità |
| Applicazione | Registrazione, riproduzione, stage, revisione, modifica ed esportazione | Diritti, verifica, formato e API |
| Verifica | Test indipendente, matrice di confusione, metriche di fase e casi di errore | Campione, cifra chiave, soglia e rapporto di accettazione |
Segnali e hardware
Canali, elettrodi, EOG/EMG, scansione, memoria e stile di indossamento derivano dal metodo di etichettatura e dal dispositivo target. Se gli input vengono ridotti, è necessario ripetere la formazione o la verifica per questa configurazione.
L'hardware include protezione, AFE, ADC, controllo, alimentazione, comunicazione, memoria, stato dei contatti e ora dell'evento.
Software di acquisizione ed etichettatura
È possibile integrare l'impostazione del dispositivo, le curve, la registrazione notturna, gli eventi, le sezioni errate, le etichette delle fasi, il confronto dei risultati e dei riferimenti automatici, la cronologia delle modifiche e l'esportazione. Restano collegati i dati grezzi, la lavorazione, l'etichetta e la versione del modello.
Sviluppo del modello
Solo dopo aver definito segnali, finestre, preelaborazione, etichette, condivisione dei dati basata sulle persone e risorse target seguono la formazione e l'analisi degli errori. Una persona non può essere distribuita in modo inadeguato attraverso la formazione e test indipendenti.
I set di dati pubblici possono essere utilizzati per la selezione del percorso o della linea di base, ma spesso differiscono per dispositivo, derivazione, popolazione e processo di etichettatura. La valutazione finale richiede dati dal dispositivo di destinazione e dall'ambiente di destinazione.
Cifre chiave
Oltre all'accuratezza complessiva, vengono valutati la precisione e il ricordo legati allo stadio, Macro-F1, Kappa, matrice di confusione, risultati per persona o dispositivo nonché il comportamento in caso di scarsa qualità o canali mancanti. Le cifre chiave e le soglie sono specificate nel protocollo di accettazione.
Distribuzione
Sono possibili analisi offline, quasi in tempo reale su PC, dispositivi mobili o edge, cloud controllato API o funzionamento misto. Latenza, potenza di calcolo, batteria, rete, protezione dei dati, aggiornamenti e manutenzione vengono controllati insieme.
Consegna e accettazione
L'ambito concordato può includere requisiti, architettura, documentazione hardware, firmware, applicazione di acquisizione e test, dizionario dati, descrizione dell'etichetta, modello, interfaccia di inferenza, script di valutazione, risultati e limitazioni.
Durante l'accettazione vengono documentati l'apparecchio, il firmware, il modello, i dati, le versioni di prova e le regole di esclusione.
Confine medico
L'output del modello durante lo sviluppo viene utilizzato per la ricerca, l'analisi o i test funzionali e non sostituisce automaticamente i risultati medici o la diagnosi. L'uso clinico segue i requisiti applicabili di qualità, rischio, verifica e approvazione.
Servizi di sviluppo correlati
Per la registrazione EEG pura vedere Sviluppo di sensori EEG e sistemi di registrazione. Per movimento, PPG, SpO2, respirazione o pressione vedere Sviluppo di sensori e sistemi per il monitoraggio del sonno.
Domande frequenti
EEG, EOG ed EMG devono essere registrati insieme?
Gli input risultano dallo scopo, dalle etichette di riferimento, dai limiti di usura e dagli indicatori chiave target. Se sono presenti meno segnali, la configurazione di destinazione viene riqualificata o testata.
Sono possibili Wake, N1, N2, N3 e REM?
Le cinque fasi possono rappresentare un obiettivo, ma richiedono etichette fisse, date, suddivisioni, regole di qualità e parametri di accettazione, nonché test con dati reali.
È possibile addestrare direttamente i dati PSG esistenti?
Per prima cosa vengono controllati il diritto d'uso, l'anonimizzazione, la completezza del segnale e dell'etichetta, le derivazioni, il campionamento, l'accordo dei valutatori, la popolazione e le regole di esclusione.
Come viene valutato il modello?
Un test indipendente e specifico per persona considera la matrice di confusione, le metriche dello stadio, la macro-F1, la kappa e le condizioni; Le versioni dei dati, del dispositivo e del modello sono documentate.
È possibile il tempo reale su un dispositivo?
Ciò dipende dalla potenza di elaborazione, dalla memoria, dalla batteria, dalla latenza di input e dal formato del modello e deve essere sottoposto a test di regressione con la build del dispositivo.
Il risultato può essere utilizzato a scopo diagnostico?
Un risultato evolutivo non è automaticamente una diagnosi medica. L’uso clinico richiede un proprio percorso di sviluppo normativo e di qualità garantita.
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