らの研究グループは、マウスの脳波や筋電位からその睡眠ステージを自動的に判定する手法(MC-SleepNet)を開発しました。本手法は、睡眠の基礎研究の基盤充実や高度化につながると考えられます。睡眠ステージの変遷法則の獲得といった機能を有しています。memoryなどの手法により実現しています。本研究では、深層学習モデルの訓練や性能評価に、4,200匹ものマウスから計測した生体信号を使用しています。これは従来研究の約40倍に相当する最大規模のデータセットで、高い精度やノイズに対する頑健性を確保しています。本データセットを精度検証に利用すると、多種多様な脳波・筋電位データに対して、安定したステージ判定を行うことができます。一般に、マウスの睡眠は脳波(EEG)や筋電位(EMG)の状態から覚醒(Wake)、ノンレム(Non-REM)、レム(REM)の3ステージに分類されます。これまでは専門家による目視でこれらのステージを判定していましたが、非常に時間がかかっていました。本手法は専門家との判定一致率96.6%を達成、専門家の代替として睡眠ステージを判定することが可能です。Reserved.学群入試サイト大学院入試サイト共同研究等サイトご支援くださる皆さまへ。