Analysis and Classification of Sleep Stages Based on Difference Visibility Graphs From a Single-Channel EEG Signal

Abstract

The existing sleep stages classification methods are mainly based on time or frequency features. This paper classifies the sleep stages based on graph domain features from a single-channel electroencephalogram (EEG) signal. First, each epoch (30 s) EEG signal is mapped into a visibility graph (VG) and a horizontal VG (HVG). Second, a difference VG (DVG) is obtained by subtracting the edges set of the HVG from the edges set of the VG to extract essential degree sequences and to detect the gait-related movement artifact recordings. The mean degrees (MDs) and degree distributions (DDs) P (k) on HVGs and DVGs are analyzed epoch-by-epoch from 14,963 segments of EEG signals. Then, the MDs of each DVG and HVG and seven distinguishable DD values of P (k) from each DVG are extracted. Finally, nine extracted features are forwarded to a support vector machine to classify the sleep stages into two, three, four, five, and six states. The accuracy and kappa coefficients of six-state classification are 87.5% and 0.81, respectively. It was found that the MDs of the VGs on the deep sleep stage are higher than those on the awake and light sleep stages, and the MDs of the HVGs are just the reverse.

Consciousness Levels Detection Using Discrete Wavelet Transforms on Single Channel EEG Under Simulated Workload Conditions

“…The single channel EEG based automatic sleep stage detection algorithms have also been developed [20][21][22] .…”

Classificação de estágios de sono através da aplicação de DWT sobre um único canal de EEG

“…Ambos padrões apresentam regras para classificação, que 2 são aplicadas trecho a trecho (épocas de 30s) dos sinais captados: EMG, EOG e sobretudo EEG. Como discutido em [12], R&K organiza os estágios de sono em cinco grupos. O grupo mais completo com 6 estágiosé composto por: acordado (W), movimento rápido dos olhos (REM), e quatro estágios intermediários chamados S1-S4.…”

“…Visando assistir a classificação de sono e aumentar oâmbito das comparações com trabalhos que têm o mesmo cenário de análise,é proposta uma metodologia de apoiò a decisão para sinais mono-canal, seguindo R&K. Segundo [12], métodos baseados em umúnico canal de EEG são mais simples e consomem menos recursos computacionais, inclusive na aquisição do sinal. Dentre os estudos com propostas similares, destacamse [2], [9] e [12], seguindo R&K e [4], guiado pela AASM.…”

“…Dentre os estudos com propostas similares, destacamse [2], [9] e [12], seguindo R&K e [4], guiado pela AASM. Uma comparação mais ampla pode ser vista em [10].…”

“…Para que especialistas possam intervir, faz-se necessário o entendimento dos padrões das atividades cerebrais (ritmos) durante o sono. Com isso,é possível classificar diferentes estágios de sono, permitindo que médicos possam diagnosticar e tratar distúrbios como apneia, narcolepsia e insônia [4,12]. Esta análise, que pode tomar de 2 a 4h para cada noite de gravação [9],é classicamente feita por uma dupla de especialistas por meio da inspeção visual de sinais fisiológicos -como eletroencefalograma (EEG), eletromiograma (EMG) e eletrooculograma (EOG) [11].…”