Lunion Stage???

用AI幫你突破睡眠分期的瓶頸

Lunion Stage 腦電分析平臺利用算法模型，擺脫規(guī)則依賴，實現(xiàn)微小片段的睡眠分期自動判讀；運用模型計算提供分期置信度，人工僅需核驗小部分提示區(qū)域；睡眠狀態(tài)變遷清晰呈現(xiàn)，幫助研究者快速核驗睡眠分期。

平臺包含了 Recording、Scoring兩大功能模塊：

Recording：儲存與管理原始數(shù)據(jù)。

Scoring：管理睡眠分期計算流程與結(jié)果。

Recording

-管理原始數(shù)據(jù)文件-

EEG、EMG和ACC（加速度傳感器）等多種類型的數(shù)據(jù)均可導(dǎo)入至Recording，幫助用戶長期妥善儲存原始數(shù)據(jù)以及全流程數(shù)據(jù)，有利于核驗數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)重復(fù)利用的價值。

-數(shù)據(jù)標(biāo)記與快速查找-

對導(dǎo)入至 Recording的數(shù)據(jù)，用戶可快速編輯其基本標(biāo)簽信息，如實驗名稱、動物種類、實驗人員姓名等。已保存的數(shù)據(jù)可于查詢欄設(shè)置篩選條件快速查找，提高數(shù)據(jù)查詢效率，方便數(shù)據(jù)查看與分析。

Scoring 睡眠分期

-創(chuàng)建分期-

用戶可從 Recording 列表上選中需分析的數(shù)據(jù)，選擇對應(yīng)的通道，開始對睡眠數(shù)據(jù)進行分期。

運行算法模型后，系統(tǒng)將顯示分期結(jié)果和WAKE/NREM/REM的占比，并提示置信度。

用戶可根據(jù)置信度提示校驗對應(yīng)的睡眠狀態(tài)。

-選時間段-

全局圖?由展示全量數(shù)據(jù)隨時間改變的客觀頻譜圖、波形圖和經(jīng)過AI算法計算的睡眠分期組成。置信度是指數(shù)據(jù)由AI算法識別出睡眠分期結(jié)果的可信賴程度，在?全局圖?中，綠色部分代表高置信度區(qū)域，紅色部分代表低置信度區(qū)域。

在?全局圖?的選擇窗口框選目標(biāo)范圍，此范圍的數(shù)據(jù)會在?局部圖?中對應(yīng)展示。

-選Epoch-

在?局部圖?里，點選低置信度部分時，高亮處可作為重點查驗部分，Epoch可視圖?中對應(yīng)的Epoch上將出現(xiàn)選擇框。

當(dāng)選擇高置信度模式時，可在局部圖中點選查看算法判定的WAKE/NREM/REM數(shù)據(jù)，并對其進行簡單查驗。

-修改Epoch分期結(jié)果-

可點擊?Epoch可視圖?上方的WAKE/NREM/REM分期標(biāo)簽，就可以修改該Epoch分期結(jié)果。修改后的Epoch會出現(xiàn)人工標(biāo)志和修改后的分期標(biāo)志，黃色的W / 藍(lán)色的NR / 紫色的R，并自動跳往下一個Epoch。

-完成校驗-

在?Epoch可視圖?中完成部分?jǐn)?shù)據(jù)的分析與核驗后，可在局部圖中確認(rèn)分期結(jié)果。

局部圖?對應(yīng)的所有Epoch都會出現(xiàn)人工標(biāo)志和分期標(biāo)志。

界面左側(cè)的人工校驗（Manual Correction）將顯示當(dāng)前校驗進度百分比。當(dāng)用戶決定結(jié)束分期數(shù)據(jù)操作時，可隨時點擊?Generate Correction?完成校驗。

最終生成的睡眠分期數(shù)據(jù)可以下載至本地，分期結(jié)果顯示睡眠分期占比統(tǒng)計圖，供用戶了解分期結(jié)果，輔助判斷與決策。

Lunion Stage 腦電分析平臺?

·?將睡眠判讀規(guī)則轉(zhuǎn)變?yōu)樗惴Ｐ?，識別精度超過98%，擺脫規(guī)則依賴

·?置信度提示，大幅縮減核驗時間，提高睡眠分期效率

·?睡眠狀態(tài)變遷清晰呈現(xiàn)，輕松區(qū)分復(fù)雜睡眠階段，降低分期難度

·?解決數(shù)據(jù)儲存與管理難題，有序規(guī)范儲存數(shù)據(jù)，形成良性管理，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價值

在Version 1.1.0_beta階段，平臺支持?edf?數(shù)據(jù)格式導(dǎo)入，在5月后將陸續(xù)對更多數(shù)據(jù)格式進行支持。

Lunion Stage

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