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Détection automatique de l’éveil et du sommeil basée sur l’association d’un signal EEG et de signaux de polygraphie ventilatoire - 31/01/18

Doi : 10.1016/j.rmr.2017.10.603 
A. Sabil 1, , J. Vanbuis 2, G. Baffet 3, M. Feuilloy 4, N. Meslier 5, F. Gagnadoux 5
1 Recherche CIDELEC, Paris, France 
2 École supérieure d’électronique de l’Ouest, Angers, France 
3 Recherche CIDELEC, Angers, France 
4 École supérieure d’électronique de l’Ouest, Le Mans, France 
5 CHU d’Angers, Angers, France 

Auteur correspondant.

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Resumen

Introduction

En polysomnographie (PSG), le codage de l’éveil et du sommeil nécessite au moins trois EEG, deux EOG et un EMG et elle est coûteuse et chronophage. En l’absence d’enregistrements électrophysiologiques tels que dans la polygraphie ventilatoire (PV), le temps total d’enregistrement plutôt que le temps total de sommeil (TTS) est utilisé pour calculer l’indice d’apnées et d’hypopnées (IAH). Ainsi, l’IAH est généralement sous-estimé. L’objectif de cette étude était d’évaluer la performance d’un algorithme de détection automatique de l’éveil et du sommeil, PV plus, basé sur une seule voie EEG, par rapport à la lecture manuelle de PSG.

Méthodes

Une cohorte de 110 patients avec un IAH entre 0 et 50/h a été utilisée. Aucun patient n’était sous traitement médicamenteux pouvant altérer l’EEG au moment de l’enregistrement. Chaque PSG a été codée selon les recommandations AASM. L’algorithme de détection de l’éveil et du sommeil utilise la dérivation FP2-A1 associée à la variabilité de certains signaux de la PV (sons trachéaux, actinométrie, lumière, débit nasal et sangles inductives). Les seuils adaptés ont été optimisés sur un échantillon d’enregistrements utilisés pour le développement et ensuite testés sur un deuxième groupe de patients. Les détections, automatiques et manuelles, de l’éveil et du sommeil ont été comparées époque par époque (30 secondes).

Résultats

Le coefficient Kappa mesuré entre la lecture manuelle et la détection automatique de l’éveil et du sommeil était de 0,75. La sensibilité, la spécificité et la valeur prédictive positive de la détection de l’éveil étaient respectivement de 80 %, 95 % et 81 % alors que celles de la détection du sommeil étaient de 95 %, 80 % et 95 %.

Conclusion

La détection automatique de l’éveil et du sommeil basée sur une seule voie EEG ajoutée à une PV de routine pourrait être utilisée comme méthode efficace et rentable pour l’estimation de TTS et l’amélioration du calcul de l’IAH.

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© 2017  Publicado por Elsevier Masson SAS.
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Vol 35 - N° S

P. A257 - janvier 2018 Regresar al número
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