There is no way to distinguish N1 a

There is no way to distinguish N1 and N2 using
ISRN Neurology 3
this device, due to combining N1 and N2 sleep into a single
category.
Zeo recently published a validation study of their sleep
staging algorithm, which was initially optimized using a
group of healthy adults aged 21–60 (67% male) and then
tested in a separate group of 26 healthy adults aged 19–60
years (50% male) [9]. Subjects underwent laboratory PSG
with simultaneous headband monitoring, which showed
∼75% agreement on epoch-by-epoch scoring across all
sleep-wake stages. Of note, the two human experts scoring
the PSG data showed only 83% agreement, which can be
viewed as an apparent upper limit of performance for any
automated scoring algorithm. This modest agreement is
similar to prior literature and serves as a reminder that
sleep stage scoring is characterized by substantial uncertainty. When considering each PSG-scored sleep-wake stage
individually, Zeo correctly identified 71% of deep NREM
sleep and 64% of wake, while it was better at detecting
light NREM and REM sleep (86% each). Another way to
understand the accuracy of the classification is to ask how
likely a stage reported by the Zeo matches that defined by
the PSG scoring. For example, there was a 75% chance that
an epoch scored as REM by the Zeo was correct. When Zeo
was mistaken about REM sleep, the most likely PSG-defined
stages to be misclassified as REM were light NREM and wake.
Epochs scored as deep NREM had a 69% chance of being
correct, while those scored as wake or REM sleep each had
∼85% chance of being correct.
The extent to which the classifier algorithm retains accuracy with patients suffering from medical, neurological,
psychiatric, or sleep disorders is unknown. One might expect
certain medications to alter accuracy, due to effects on the
EEG, EMG, and EOG (especially neuroactive medications).
In addition, the effects of caffeine, smoking, and alcohol (all
of which are known to affect sleep physiology) also remain
unknown. Zeo does have the option for researchers to pursue
off-line postprocessing of the recorded signals.

Результаты (русский) 1:

Нет никакого способа, чтобы отличить N1 и N2 с помощьюISRN Неврология 3Это устройство из-за объединения N1 и N2 сон в одинКатегория.Zeo недавно опубликовала исследование проверки их снапромежуточный алгоритм, который первоначально был оптимизирован с помощьюГруппа здоровых взрослых в возрасте 21-60 (67% мужчин) и затемПротестировано в отдельной группе 26 здоровых взрослых в возрасте 19 – 60лет (50% мужчин) [9]. Предметы прошли лабораторные ПСГс одновременным оголовьем мониторинга, который показал∼75% соглашение о эпохи, эпохи забил во всехсон бодрствование этапы. Следует отметить, два человека экспертов скорингаПРГ данные показали только 83% соглашение, которое может бытьрассматривается как явное верхний предел производительности для любогоавтоматизированный алгоритм скоринга. Это скромное соглашениеПодобно предварительной литературе и служит напоминанием о том,Оценка стадии сна характеризуется существенной неопределенности. При рассмотрении каждый этап ПСГ забил сон бодрствованиеиндивидуально Zeo правильно определил 71% глубоких NREMсон и 64% от пробуждения, в то время как было бы лучше при обнаружениисвет NREM и сна БЭРА (86%). Другой способпонять точность классификации должен спросить, какскорее всего сообщил Zeo этап совпадает с определенногоПСГ скоринга. Например, 75% вероятность того, чтоЭпоха забил REM, Zeo был правильным. Когда Zeoошибался о сон БЭРА, скорее всего ПСГ определеныэтапы ошибочную как REM были легкие NREM и просыпаться.Epochs scored as deep NREM had a 69% chance of beingcorrect, while those scored as wake or REM sleep each had∼85% chance of being correct.The extent to which the classifier algorithm retains accuracy with patients suffering from medical, neurological,psychiatric, or sleep disorders is unknown. One might expectcertain medications to alter accuracy, due to effects on theEEG, EMG, and EOG (especially neuroactive medications).In addition, the effects of caffeine, smoking, and alcohol (allof which are known to affect sleep physiology) also remainunknown. Zeo does have the option for researchers to pursueoff-line postprocessing of the recorded signals.

Результаты (русский) 2:

Там нет никакого способа отличить N1 и N2 с помощью
ISRN Neurology 3
этого устройства, из - за сочетания N1 и N2 сон в одну
категорию.
Zeo недавно опубликовал исследование по проверке достоверности их сна
алгоритма ступенчатого, который был изначально оптимизировано с использованием
группы здоровых взрослых в возрасте 21-60 (67% мужчин) , а затем
проходят в отдельной группе из 26 здоровых взрослых людей в возрасте 19-60
лет (50% мужчин) [9]. Субъекты прошли лабораторные PSG
с мониторингом одновременной оголовьем, который показал
~ 75% соглашение о эпоху по-эпохи скоринга на всех
этапах цикла сон-бодрствование. Следует отметить, что эти два человека эксперты забивают
данные ПСГ показали только 83% соглашение, которое можно
рассматривать как очевидное верхний предел производительности для любого
автоматизированного алгоритма подсчета очков. Это скромное соглашение
аналогичен уровню литературе и служит напоминанием о том, что
стадия сна скоринг характеризуется существенной неопределенностью. При рассмотрении каждой PSG-забитый этап сон-бодрствование
индивидуально, Zeo правильно определил 71% глубокого NREM
сна и 64% после, в то время как это было лучше при обнаружении
света NREM и REM сна (86% каждый). Другой способ
понять точность классификации, чтобы спросить , как ,
вероятно , стадия сообщает Zeo матчей , которые определяются
озвучивание ПСЖ. Например, существует 75% вероятность того, что
эпоха оценивается как РЗМ по Zeo было правильным. Когда Zeo
ошибся REM сна, скорее всего , PSG определенные
этапы , чтобы быть неправильно классифицирован , как REM были легкими NREM и бодрствование.
Эпохи забил так глубоко NREM имел 69% шансов быть
правильным, в то время как забил , как после или REM сна каждый имел
~ 85% шанс быть правильным.
степень , в которой алгоритм классификатор сохраняет точность с пациентами , страдающими от медицинских, неврологических,
нарушений психических, или сна неизвестна. Можно было бы ожидать ,
некоторые лекарственные препараты для изменения точности, из - за эффектов на
ЭЭГ, ЭМГ и ЭОГ (особенно нейроактивные лекарства).
Кроме того, воздействие кофеина, курение и алкоголь (все
из которых , как известно, влияет на физиологию сна) также остаются
неизвестными. Zeo имеет возможность для исследователей проводить
офф-лайн постобработки регистрируемых сигналов.

Результаты (русский) 3:

нет никакого способа отличить N1 и N2, используяisrn неврологии 3это устройство, в результате объединения N1 и N2, спать в одномкатегории.в недавно опубликованном исследовании зео подтверждения их спатьпостановка алгоритма, который изначально оптимизированы, используягруппа здоровых взрослых в возрасте 21 - 60 (67% мужчин), а затемиспытания в отдельную группу 26 здоровых взрослых в возрасте 19 – 60лет (50% мужчин) [9].вопросы прошли лабораторные пргодновременно из мониторинг, который показал∼ 75% соглашение о эпохи в эпоху забивает во всехспать после этапов.следует отметить, что два человека экспертов рейтингапрг показали только 83% соглашения, которое может бытьрассматривать как явное верхний предел эффективности любойавтоматизированные забил алгоритм.это скромное соглашениеаналогичная предварительному литературы и служит напоминанием о том, чтостадий сна, отметка характерна значительную неопределенность.при рассмотрении каждого прг забил после стадии снаиндивидуально, зео правильно определил 71% глубокую nremпосле сна и 64%, а лучше на выявлениесвет nrem и фазы быстрого сна (86%).другой способпонимаю, точность классификации заключается в том, чтобы спросить, каквероятно, на сцене, представленные зео спички, которые определеныпрг рейтинга.так, например, существует вероятность того, что 75%эпоха забил как кгрн в зео было правильным.когда зеоошибся насчет фазы быстрого сна, скорее всего, прг определеныэтапы быть ошибочным, как кгрн были легкими nrem и проснуться.как глубоко nrem эпохи забил уже 69% шансовтекста, а те, кто забил, как после каждой фазы быстрого сна или∼ 85% шансов текста.степень, в которой классификатор алгоритм сохраняет точность, с пациентами, страдающими от медицинской, неврологических,психиатрическое или расстройств сна, неизвестно.можно было ожидать,некоторые лекарства, чтобы изменить точности, в результате воздействия наээг, грп и EOG (в частности, 22 мая, лекарства).кроме того, воздействие кофеина, курение и алкоголь (всекоторого, как известно, влияет на сон физиологии) также по - прежнемунеизвестный.зео есть вариант для исследователей, проводитьв автономном режиме постобработки из зарегистрированных сигналов.