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Somnology/YASA8

[YASA] Automatic sleep staging 자동 수면 스테이징 (Automatic sleep staging) YASA에서 자동 절전 스테이징을 수행하는 방법이 있다. 아래와 같이 몇 줄의 코드가 필요하지 않다. 여기서는 단일 EEG 채널을 사용하여 야간 수면곡선을 예측한다. 알고리즘에 대한 자세한 내용은 eLife 간행물 또는 설명서를 확인한다. >>> sls = yasa.SleepStaging(raw, eeg_name='C3-A2') >>> hypno_pred = sls.predict() # Predict the sleep stages >>> hypno_pred = yasa.hypno_str_to_int(hypno_pred) # Convert "W" to 0, "N1" to 1, etc >>> yasa.plot_hypnogram(hypno_pr.. 2022. 4. 25.
[YASA] Events detection 스핀들 (Spindles) 이 기능으로 자동 스핀들 감지를 수행할 수 있다 yasa.spindles_detect(). 탐지는 Lacourse et al 2018에 설명된 알고리즘을 기반으로 한다. 기본 감지 임계값을 사용하지만 사용자 고유의 데이터를 기반으로 조정할 수 있고 조정해야 한다. 아래 예에서는 수면곡선을 지정하고 탐지를 N2 및 3단계( )로 제한한다 include=(2, 3). >>> sp = yasa.spindles_detect(raw, hypno=hypno_up, include=(2, 3)) 여기에서 sp변수는 단순히 함수 (메소드라고 함)와 데이터 (속성)의 묶음인 클래스이다. 예를 들어, 다음을 사용하여 감지된 모든 이벤트가 있는 데이터 프레임을 볼 수 있다. >>> sp.summar.. 2022. 4. 25.
[YASA] Spectral analyses 야간 스펙트로그램 플롯 (Full-night spectrogram plot) 수면곡선의 현재 샘플링 주파수는 30초마다 하나의 값, 즉 ~0.3333Hz이다. 그러나 대부분의 YASA 기능은 수면곡선의 샘플링 주파수가 PSG 데이터의 샘플링 주파수와 같아야 한다. 따라서 이 예에서는 수면곡선 그래프를 0.333Hz에서 100Hz로 업샘플링해야 한다. 이것은 다음 yasa.hypno_upsample_to_data()기능으로 수행할 수 있다. >>> hypno_up = yasa.hypno_upsample_to_data(hypno, sf_hypno=1/30, data=raw) >>> print(len(hypno_up)) 이제 수면곡선과 데이터의 모양이 같으므로 밤새 단일 EEG 채널의 시간-주파수 표현을 보여.. 2022. 4. 25.
[YASA] Sleep statistics and stage-transition matrix 수면 통계 및 단계 전환 행렬 (Sleep statistics and stage-transition matrix) hypnogram을 사용하여 함수를 사용하여 표준 수면 통계를 계산할 수 있다. yasa.sleep_statistics() 함수에는 sf_hyp최면의 샘플링 빈도인 인수가 있다. 30초마다 하나의 값이 있으므로 샘플링 주파수는 0.3333Hz 또는 1/30Hz이다. >>> yasa.sleep_statistics(hypno, sf_hyp=1/30) {'TIB': 482.0, 'SPT': 468.5, 'WASO': 9.0, 'TST': 459.5, 'N1': 17.5, 'N2': 214.0, 'N3': 85.5, 'REM': 142.5, 'NREM': 317.0, 'SOL': 13.0, 'Lat.. 2022. 4. 25.
[YASA] Data loading and preprocessing (Hypnogram) (2) 수면곡선 (Hypnogram) 이 예제 밤에 대한 수면 병기 (수면곡선)는 미국 수면 의학 아카데미 (AASM)의 표준 규칙에 따라 숙련된 기술자에 의해 수행되었다. 출력은 csv 파일에 저장되며 각 행은 30초 분량의 데이터를 나타낸다. 단계는 0 = Wake, 1 = N1 sleep, 2 = N2 sleep, 3 = N3 sleep 및 4 = REM sleep과 같은 정수로 매핑된다. pandas.read_csv() 함수를 사용하여 이 파일을 로드할 수 있다. >>> import pandas as pd >>> hypno = pd.read_csv("yasa_example_night_young_hypno.csv", squeeze=True) >>> hypno 0 0 1 0 2 0 3 0 4 0 .. 959.. 2022. 4. 25.
[YASA] Data loading and preprocessing (Polysomnography data) (1) 수면다원검사 (Polysomnography data) MNE 패키지를 사용하여 Python에서 데이터를 로드하고 전처리한다. >>> import mne >>> raw = mne.io.read_raw_edf('yasa_example_night_young.edf', preload=True) >>> raw YASA는 PSG 데이터를 시각화하거나 스크롤하는 것을 허용하지 않는다. 그러나 이것은 무료 EDFBrowser 소프트웨어를 사용하여 수행할 수 있다. 채널 선택 채널 이름은 다음과 같이 표시할 수 있다. >>> print(raw.ch_names) ['ROC-A1', 'LOC-A2', 'C3-A2', 'O2-A1', 'C4-A1', 'O1-A2', 'EMG1-EMG2', 'Fp1-A2', 'Fp2-A1', .. 2022. 4. 25.
[YASA] Prerequisites Prerequisites 이것은 주로 신규 사용자를 대상으로 하는 YASA에 대한 소개이다. 그러나 약간의 Python, 특히 NumPy 및 Pandas 와 같은 라이브러리를 알아야 한다. 이 튜토리얼은 또한 기본 수면 연구 및 수면다원검사 (PSG) 데이터 분석 방법에 익숙하다고 가정한다. 터미널 또는 Anaconda 명령 프롬프트를 열고 다음을 입력하여 최신 버전의 YASA를 설치해야 합니다. pip install --upgrade yasa 컴퓨터에 다음 두 파일을 다운로드해야 한다. 파일은 이 노트북과 같은 폴더에 저장해야 한다. PSG 데이터는 유럽 데이터 형식 (.edf)으로 저장된다. 22세의 건강한 여성의 Full-night. PSG 기록에는 19개의 EEG, 2개의 EOG, 1개의 EMG .. 2022. 4. 25.
YASA (Yet Another Spindle Algorithm) YASA (Yet Another Spindle Algorithm) YASA (Yet Another Spindle Algorithm)는 Python 수면 분석 도구 상자이다. 수면다원검사 데이터의 자동 수면 스테이징 (기사 참조) 이벤트 감지 : 단일 또는 다중 채널 EEG 데이터에서 수면 방추, 느린 파장 및 빠른 안구 움직임. 단일 또는 다중 채널 EEG 데이터에 대한 인공물 거부. 스펙트럼 분석 : 대역 전력, 위상 진폭 커플링, 1/f 기울기 등 최면 분석 : 수면 통계 및 단계 전환 # Installation pip install --upgrade yasa https://raphaelvallat.com/yasa/build/html/index.html# Installation — yasa 0.6.1.. 2022. 4. 22.
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