วิธีแก้ปัญหาระยะการนอนหลับ EEG คืออะไร?
โซลูชันนี้รวม EEG และการได้มาซึ่ง EOG/EMG ซึ่งเป็นทางเลือก เข้ากับการตรวจสอบคุณภาพ การแบ่งปันข้อมูล การตรวจสอบฉลาก การฝึกแบบจำลอง การอนุมาน การแสดงผล และการทดสอบการใช้งานในห่วงโซ่เวอร์ชัน Wake, N1, N2, N3 และ REM สามารถเป็นเป้าหมายของโครงการได้ ประสิทธิภาพจริงที่ได้รับจะได้รับการยืนยันจากข้อมูลและการทดสอบที่ตกลงกันไว้โดยเฉพาะ
ระบบครบวงจร
อุปกรณ์และรุ่นของการจัดหาไม่ได้รับการประเมินแบบแยกกัน ความสัมพันธ์ระหว่างสัญญาณ ฉลาก ซอฟต์แวร์ สภาพแวดล้อมเป้าหมาย และการยอมรับยังคงติดตามได้
| ระดับ | เนื้อหาหลัก | เพื่อชี้แจง |
|---|---|---|
| สัญญาณ | EEG, EOG เสริม, EMG, การเคลื่อนไหว, การหายใจ และ SpO2 | ช่อง ตำแหน่ง การอ้างอิง การพกพา และการซิงโครไนซ์ |
| อุปกรณ์จับภาพ | การป้องกัน, ส่วนหน้าที่มีสัญญาณรบกวนต่ำ, ADC, การควบคุม, หน่วยความจำ และการสื่อสาร | แบนด์ เสียง ความอิ่มตัว การสูญเสีย และพลังงาน |
| คุณภาพของข้อมูล | การสัมผัส ความอิ่มตัว การรบกวนของกริด สิ่งแปลกปลอม และความล้มเหลว | กฎ ข้อมูลดิบ การยกเว้น และเวอร์ชัน |
| ฉลาก | ป้ายกำกับเวทีจากผู้เชี่ยวชาญหรือกระบวนการอ้างอิง | มาตรฐาน การแข่งขัน การเปลี่ยนแปลง และการแบ่งแยกบุคคล |
| รุ่น | การประมวลผลล่วงหน้า การฝึกอบรม การอนุมาน ความมั่นใจ และเวอร์ชัน | ข้อมูลนำเข้า ทรัพยากรเป้าหมาย การอัปเดต และความสามารถในการทำซ้ำ |
| ใบสมัคร | การบันทึก เล่น สเตจ ทบทวน ดัดแปลง และส่งออก | สิทธิ์ การตรวจสอบ รูปแบบ และ API |
| การยืนยัน | การทดสอบอิสระ เมทริกซ์ความสับสน การวัดระยะ และกรณีข้อผิดพลาด | ตัวอย่าง ตัวเลขหลัก เกณฑ์ และรายงานการยอมรับ |
สัญญาณและฮาร์ดแวร์
ช่อง อิเล็กโทรด EOG/EMG การสแกน หน่วยความจำ และรูปแบบการสวมใส่ได้มาจากวิธีการติดฉลากและอุปกรณ์เป้าหมาย หากอินพุตลดลง ต้องมีการฝึกอบรมหรือการตรวจสอบซ้ำสำหรับการกำหนดค่านี้
ฮาร์ดแวร์ประกอบด้วยการป้องกัน, AFE, ADC, การควบคุม, พลังงาน, การสื่อสาร, หน่วยความจำ, สถานะการติดต่อ และเวลาของเหตุการณ์
ซอฟต์แวร์จับภาพและติดฉลาก
การตั้งค่าอุปกรณ์ เส้นโค้ง การบันทึกตอนกลางคืน เหตุการณ์ ส่วนที่เสียหาย ป้ายกำกับเวที การเปรียบเทียบผลลัพธ์อัตโนมัติและการอ้างอิง ประวัติการเปลี่ยนแปลง และการส่งออก สามารถบูรณาการได้ ข้อมูลดิบ การประมวลผล ป้ายกำกับ และเวอร์ชันของโมเดลยังคงเชื่อมโยงกัน
การพัฒนาโมเดล
หลังจากกำหนดสัญญาณ หน้าต่าง การประมวลผลล่วงหน้า ป้ายกำกับ การแบ่งปันข้อมูลตามบุคคล และทรัพยากรเป้าหมายเท่านั้นที่จะปฏิบัติตามการฝึกอบรมและการวิเคราะห์ข้อผิดพลาด บุคคลจะต้องไม่ถูกแจกจ่ายอย่างไม่เหมาะสมผ่านการฝึกอบรมและการทดสอบอิสระ
ชุดข้อมูลสาธารณะสามารถใช้สำหรับการเลือกเส้นทางหรือข้อมูลพื้นฐาน แต่มักจะแตกต่างกันในอุปกรณ์ ที่มา ประชากร และกระบวนการติดฉลาก การประเมินขั้นสุดท้ายต้องใช้ข้อมูลจากอุปกรณ์เป้าหมายและสภาพแวดล้อมเป้าหมาย
ตัวเลขสำคัญ
นอกเหนือจากความแม่นยำโดยรวมแล้ว ยังมีการประเมินความแม่นยำและการเรียกคืนที่เกี่ยวข้องกับขั้นตอน Macro-F1, Kappa, เมทริกซ์ความสับสน ผลลัพธ์ตามบุคคลหรืออุปกรณ์ ตลอดจนพฤติกรรมในกรณีที่ช่องสัญญาณมีคุณภาพไม่ดีหรือหายไป ตัวเลขหลักและเกณฑ์ระบุไว้ในโปรโตคอลการยอมรับ
การปรับใช้
การวิเคราะห์แบบออฟไลน์ ใกล้เรียลไทม์บนพีซี อุปกรณ์เคลื่อนที่หรือ Edge คลาวด์ที่ควบคุม API หรือการดำเนินการแบบผสมสามารถทำได้ เวลาแฝง พลังการประมวลผล แบตเตอรี่ เครือข่าย การปกป้องข้อมูล การอัปเดต และการบำรุงรักษาได้รับการตรวจสอบร่วมกัน
การส่งมอบและการยอมรับ
ขอบเขตที่ตกลงกันอาจรวมถึงข้อกำหนด สถาปัตยกรรม เอกสารฮาร์ดแวร์ เฟิร์มแวร์ แอปพลิเคชันการบันทึกและการทดสอบ พจนานุกรมข้อมูล คำอธิบายฉลาก รุ่น อินเทอร์เฟซการอนุมาน สคริปต์การประเมินผล ผลลัพธ์และข้อจำกัด
ในระหว่างการยอมรับ อุปกรณ์ เฟิร์มแวร์ รุ่น ข้อมูล และเวอร์ชันทดสอบ รวมถึงกฎการยกเว้นจะได้รับการบันทึกไว้
ชายแดนทางการแพทย์
ผลลัพธ์ของแบบจำลองระหว่างการพัฒนาใช้สำหรับการวิจัย การวิเคราะห์ หรือการทดสอบการทำงาน และไม่ได้แทนที่ผลการวิจัยทางการแพทย์หรือการวินิจฉัยโดยอัตโนมัติ การใช้งานทางคลินิกเป็นไปตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ ความเสี่ยง การตรวจสอบ และการอนุมัติที่เกี่ยวข้อง
บริการพัฒนาที่เกี่ยวข้อง
สำหรับการบันทึก EEG ที่แท้จริง โปรดดู การพัฒนาเซ็นเซอร์ EEG และระบบบันทึก. สำหรับการเคลื่อนไหว PPG, SpO2 การหายใจหรือความดัน โปรดดู การพัฒนาเซ็นเซอร์และระบบติดตามการนอนหลับ.
คำถามที่พบบ่อย
EEG, EOG และ EMG จำเป็นต้องบันทึกร่วมกันหรือไม่?
ข้อมูลที่ได้รับมาจากวัตถุประสงค์ ป้ายอ้างอิง ขีดจำกัดการสวมใส่ และตัวเลขสำคัญของเป้าหมาย หากมีสัญญาณน้อยลง การกำหนดค่าเป้าหมายจะได้รับการฝึกใหม่หรือทดสอบ
Wake, N1, N2, N3 และ REM เป็นไปได้หรือไม่
ห้าขั้นตอนอาจเป็นเป้าหมายได้ แต่ต้องมีป้ายกำกับ วันที่ การแยก กฎคุณภาพ และเมตริกการยอมรับ รวมถึงการทดสอบด้วยข้อมูลจริง
ข้อมูล PSG ที่มีอยู่สามารถฝึกอบรมได้โดยตรงหรือไม่
สิทธิ์ในการใช้งาน การทำให้ไม่ระบุชื่อ ความสมบูรณ์ของสัญญาณและป้ายกำกับ การดัดแปลง การสุ่มตัวอย่าง ข้อตกลงของผู้ประเมิน กฎเกี่ยวกับประชากรและการยกเว้นจะได้รับการตรวจสอบก่อน
แบบจำลองได้รับการประเมินอย่างไร?
การทดสอบเฉพาะบุคคลที่เป็นอิสระจะพิจารณาเมทริกซ์ความสับสน ตัวชี้วัดระดับ มาโคร-F1 คัปปา และเงื่อนไข ข้อมูล อุปกรณ์ และเวอร์ชันของรุ่นจะได้รับการบันทึกไว้
เป็นไปได้แบบเรียลไทม์บนอุปกรณ์หรือไม่?
ขึ้นอยู่กับพลังการประมวลผล หน่วยความจำ แบตเตอรี่ เวลาแฝงของอินพุต และรูปแบบของรุ่น และต้องได้รับการทดสอบการถดถอยกับบิวด์อุปกรณ์
สามารถใช้ผลลัพธ์ในการวินิจฉัยได้หรือไม่?
ผลพัฒนาการไม่ใช่การวินิจฉัยทางการแพทย์โดยอัตโนมัติ การใช้งานทางคลินิกจำเป็นต้องมีเส้นทางการพัฒนาด้านกฎระเบียบและการรับประกันคุณภาพของตนเอง
ออนไลน์
โทรศัพท์
WeChat
กลับไปด้านบน