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Automated Pipeline for Spectral Analysis of EEG Data: The National Sleep Research Resource Tool

Mariani, S. und Tarokh, L. und Djonlagic, I. und Cade, B.E. und Morrical, M.G. und Yaffe, K. und Stone, K.L. und Loparo, K.A. und Purcell, S. und Aeschbach, D. und Redline, S. (2017) Automated Pipeline for Spectral Analysis of EEG Data: The National Sleep Research Resource Tool. In: Sleep, Volume 40, Supplement 1, 2017, A283. Sleep 2017, 31st Annual Meeting of the Associated Professional Sleep Societies, 2017-06-03 - 2017-06-07, Boston.

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Kurzfassung

Introduction: The National Sleep Research Resource (NSRR, www.sleepdata.org) features thousands of polysomnograms (PSGs) that can be analyzed for further understanding how variations in physiological signals associate with health outcomes. Quantitative EEG analysis may help characterize physiological variation. However, analysis of large datasets collected in uncontrolled settings requires a robust pipeline including artifact detectors. To promote community-wide use of PSG data, we developed an open-source, automated pipeline for spectral analysis of sleep EEGs and tested the level of agreement with traditional analysis. Methods: We used data from the C3-A2 EEG lead in a sample of PSGs from 161 women participating in the Study of Osteoporotic Fractures. The traditional approach used manual artifact removal on 4-s basis and application of commercial spectral analysis software. Automated analysis included spectral power-based artifact detection on 30-s basis and generation of summary figures for adjudication. We compared automatic and manual artifact detection epoch-by-epoch and then compared the average EEG spectral power density in six frequency bands obtained with the two approaches using correlation analysis, Bland-Altman plots and Wilcoxon test. Results: The automated artifact detection algorithm had high specificity (96.8 to 99.4% in NREM, 96.9 to 99.1% in REM depending on the criterion for comparing 4-s with 30-s epochs) but lower sensitivity (26.7 to 38.1% in NREM, 9.1 to 27.4% in REM). However, we found no clinically or statistically significant differences in power density values, and results were highly correlated (Spearman’s r>0.99). Large artifacts (total power >99th percentile) were removed with sensitivity up to 90.9% in NREM, 87.7% in REM, specificity 96.6% and 96.9%. Conclusion: The automated pipeline generated similar results to those obtained with standard approach, while reducing analysis time 100-fold. This Matlab toolset, publicly available on the NSRR website, can be used to analyze thousands of recordings, allowing for its application in genetics and epidemiological research.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/117167/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Automated Pipeline for Spectral Analysis of EEG Data: The National Sleep Research Resource Tool
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Mariani, S.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Tarokh, L.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Djonlagic, I.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Cade, B.E.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Morrical, M.G.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Yaffe, K.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Stone, K.L.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Loparo, K.A.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Purcell, S.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Aeschbach, D.daniel.aeschbach (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Redline, S.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2017
Erschienen in:Sleep, Volume 40, Supplement 1, 2017, A283
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Sleep, EEG spectral analysis, automated pipeline
Veranstaltungstitel:Sleep 2017, 31st Annual Meeting of the Associated Professional Sleep Societies
Veranstaltungsort:Boston
Veranstaltungsart:nationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:3 Juni 2017
Veranstaltungsende:7 Juni 2017
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Luftverkehrsmanagement und Flugbetrieb
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L AO - Air Traffic Management and Operation
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Faktor Mensch und Sicherheit in der Luftfahrt (alt)
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Luft- und Raumfahrtmedizin > Schlaf und Humanfaktoren
Hinterlegt von: Sender, Alina
Hinterlegt am:12 Dez 2017 16:08
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:21

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