Classer les stades de sommeil à partir de signaux d’électroencéphalographie (EEG) est une étape nécessaire à l’étude du sommeil. La norme AASM ( American Academy of Sleep Medicine ) définit 5 stades de sommeil : éveil ; sommeil non-REM N1 ; N2 ; N3 ; et REM. La classification s’effectue sur une époque EEG de 30 secondes selon des motifs d’activité cérébrale présents dans des bandes de fréquences spécifiques. Ce travail vise à automatiser le scorage du sommeil chez le sujet sain par des techniques d’apprentissage profond.

Nous utilisons une représentation temps-fréquence, ou spectrogramme, pour représenter l’activité des bandes de fréquence. De part ses caractéristiques visuelles intéressantes pour la classification automatique, nous utilisons le spectrogramme comme entrée d’un réseau convolutif d’apprentissage profond spécialisés dans les tâches visuelles ; ainsi que les matrices de covariations entre électrodes. Nous étudions deux méthodes de calcul du spectrogramme ; l’impact du nombre d’électrodes utilisées ; et le rôle de l’information contextuelle à travers des séquences d’époques EEG de longueurs croissantes. De plus, nous proposons un cadre méthodologique unifié pour l’évaluation des méthodes d’état de l’art : même jeu de données ( Montreal Archive of Sleep Studies MASS-SS3, 62 sujets) ; sous-divisions (folds) partagées ; séparation des sujets dans les ensembles d’apprentissage, de validation et de test ; métriques adaptées au déséquilibre de classe.

Nous obtenons nos meilleurs performances de classification pour des spectrogrammes multi-filtrés (approche multitaper) ; avec huit électrodes (F3, F4, C3, C4, T3, T4, O1, O2) ; et 7 époques d’information contextuelle : MF1 = 81,79 ± 2,95 ; MacroAccuracy = 82,96 ± 2,88 ; Kappa de Cohe n = 0,809 ± 0,038. Les performances restent supérieures à l’état de l’art même avec un nombre réduit d’électrodes.

Nos résultats montrent que le spectrogramme couplé aux matrices de covariances est une représentation pertinente pour la classification automatique par réseaux convolutifs. L’étude sur le nombre d’électrode démontre la robustesse de la méthode. Enfin, nos résultats soulignent l’importance d’établir un cadre méthodologique commun pour la comparaison entre les méthodes de l’état de l’art, notamment avec des métriques adaptées au déséquilibre de classe.