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Représentation d’enregistrements de polysomnographie en trajectoires de basses dimensions dans l’espace latent - 16/02/19

Doi : 10.1016/j.msom.2019.01.106 
G. Solelhac 1, , M. Brigham 2, P. Bouchequet 3, T. Andrillon 4, M. Chennaoui 5, E. Le Pennec 2, M. Rey 6, D. Léger 1
1 Centre du sommeil et de la vigilance, EA 7330 VIFASOM, Hôtel-Dieu, université Paris-Descartes, AP–HP, Paris, France 
2 Centre de mathématiques appliquées, école polytechnique, Palaiseau, France 
3 EA 7330 VIFASOM, université Paris-Descartes, Paris, France 
4 Monash University, Monash, Australie 
5 Institut de recherche biomédicale des armées, Paris, France 
6 Service de neurophysiologie clinique, hôpital Timone, Marseille, France 

Auteur correspondant.

Résumé

Objectif

L’objectif est d’utiliser des méthodes modernes d’apprentissage automatique afin d’obtenir une description alternative, et plus discriminante du sommeil, entre les signaux physiologiques explicites de la polysomnographie et la représentation succincte de l’hypnogramme.

Méthodes

Nous utilisons des auto-encodeurs pour projeter la représentation multi-canaux des enregistrements polysomnographiques en trajectoires dans un espace latent de 2 ou 3 dimensions. Les auto-encodeurs sont des modèles d’apprentissage automatique non supervisés qui apprennent à compresser des informations en représentations de dimension inférieure (espace latent). Cette compression force le modèle à représenter des signaux similaires dans les mêmes régions de l’espace latent.

Résultats

Une analyse préliminaire avec une petite cohorte a permis de distinguer les nuits de sommeil de bons dormeurs des nuits de patients en examinant visuellement la trajectoire de l’espace latent.

Conclusion

La représentation des nuits de sommeil en tant que trajectoires dans un espace latent à faible dimension fournit une description intermédiaire du sommeil entre les signaux hautement complexes et explicites des enregistrements polysomnographiques et la représentation succincte des hypnogrammes. Ces trajectoires d’espace latent sont des outils prometteurs pour compléter l’hypnogramme standard et permettre une meilleure identification des troubles du sommeil.

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Vol 16 - N° 1

P. 56 - mars 2019 Retour au numéro
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  • Comparaison d’applications-smartphone versus polysomnographie en centre du sommeil
  • M. Elbaz, B. Pitrat, A. Metlaine, M. Chennaoui, D. Léger
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  • Révision des règles de l’analyse visuelle de l’objective sleepiness scale pour la codification objective de la somnolence
  • J. Taillard, M. Brandewinder, P. Berthomier, C. Berthomier

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