Klinische Neurophysiologie 2001; 32(2): 76-88
DOI: 10.1055/s-2001-16206
ORIGINALIA
Originalia
© Georg Thieme Verlag Stuttgart · New York

Das Projekt SIESTA

The Siesta ProjectP. Rappelsberger1 , E. Trenker1 , Ch. Rothmann2 , G. Gruber2 , P. Sykacek3 , St. Roberts3 , G. Klösch4 , J. Zeitlhofer4 , P. Anderer5 , B. Saletu5 , A. Schlögl6 , A. Värri7 , B. Kemp8 , Th. Penzel9 , W. Herrmann10 , J. Hasan11 , M. J. Barbanoj12 , J. Röschke13 , D. Kunz14 , G. Dörffner2
  • 1Hirnforschungsinstitut, Universität Wien
  • 2Österreichisches Forschungsinstitut für Artificial Intelligence, Wien
  • 3Department of Engineering Science, Universität Oxford
  • 4Neurologische Universitätsklinik, Wien
  • 5Psychiatrische Universitätsklinik, Wien
  • 6Institut für Biomedizinische Technik, TU Graz
  • 7Digital Media Institute, University of Technology, Tampere
  • 8Holland Sleep Research, Den Haag
  • 9Medizinische Polyklinik, Philipps Universität, Marburg
  • 10Labor für Klinische Psychophysiologie, Psychiatrische Abteilung, FU Berlin
  • 11Abteilung für Klinische Neurophysiologie, Universitätskrankenhaus, Tampere
  • 12Institut de Recerca del'Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Barcelona
  • 13Psychiatrische Universitätsklinik, Mainz
  • 14Abteilung für Psychiatrie und Psychotherapie, Universität Lübeck
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Publication History

Publication Date:
31 December 2001 (online)

The Siesta Project

This article describes contents and major results of the project SIESTA (BIOMED-2) supported by the European Commission. The main aim was intensive research on the architecture of human sleep and the development and evaluation of new methods for analysing sleep based on polygraphic recordings, mainly EEG. In this connection, alternatives to the rules set up by Rechtschaffen and Kales for the description of human sleep were investigated. The project SIESTA yielded two essential results: first of all, the model and the development of an automatic sleep analyser for polygraphic recordings with a time resolution up to 1 s. Validation of the results of the analyser is still in progress and reveals possibilities for adaptation and further development. Secondly, an essential result was setting up a normative database for polygraphic sleep recordings and additional subjective and objective parameters. The database contains data of 295 subjects each with two sleep recordings. The age distribution of 198 healthy subjects ranges from 20 to 90 years with an approximately equal distribution across the decades. Furthermore, the database comprises data of 97 patients.

Zusammenfassung

Dieser Artikel gibt einen Überblick über das von der Europäischen Kommission im Rahmen der BIOMED-2-Ausschreibungen geförderten Projektes SIESTA. Das wesentliche Ziel war die intensive Forschung zur Architektur des Schlafes und die Entwicklung und Evaluierung neuer Verfahren zur Schlafanalyse, aufbauend auf polygraphischen Ableitungen mit dem Schwergewicht auf dem EEG. Dabei stand im Vordergrund, Alternativen zu den bestehenden Regeln nach Rechtschaffen u. Kales für die Schlafbeurteilung aufzuzeigen. Das Projekt SIESTA erbrachte zwei wesentliche Ergebnisse: Erstens, den Entwurf und die Entwicklung eines automatischen Analysators für Schlafpolygraphien, aufbauend auf einem probabilistischen Prinzip, wobei die zeitliche Auflösung bis zu einer Sekunde betragen kann. Die Validierung der Ergebnisse des entwickelten Prototyps des Analysators ist derzeit im Gang und zeigt Möglichkeiten für Adaptierungen und Ausbau auf. Das zweite wesentliche Ergebnis war der Aufbau einer normativen Datenbank für Schlafpolygraphien und zusätzlichen subjektiven und objektiven Parametern: Die Datenbank enthält Daten von 295 Personen mit jeweils zwei Aufnahmen. Die Altersstruktur der insgesamt 198 Gesunden reicht von 20 - 90 Jahre mit annähernd gleicher Verteilung in allen Dekaden. Weiter enthält die Datenbank die Aufnahmen von 97 Patienten.

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1 Zum Zeitpunkt dieser Analyse standen von den 198 Consensus Scorings Gesunder 191 zur Verfügung.

2 Zum Zeitpunkt dieser Analyse fehlten noch die Consensus Scorings von einem Apnoe-Patienten, von zwei Patienten mit Morbus Parkinson und einem Patienten mit Angstzuständen.

3 Der Name „generative” ruht daher, dass das Modell die Dichtefunktionen und die a-priori-Wahrscheinlichkeiten der Klassen schätzt. Es kann daher auch „erzeugend” verwendet werden, wobei sich „erzeugend” auf die Fähigkeit bezieht, sowohl Datenpunkte der unabhängigen Variablen als auch die entsprechenden Klassenzugehörigkeiten zu generieren.

4 Die Summe 79 + 75 = 154 stimmt deshalb nicht mit der Gesamtzahl der Kontrollen (n = 198) überein, weil zum Zeitpunkt der Analyse erst 154 Consensus Scorings zur Verfügung standen.

Prof. Dipl.-Ing. Dr. Peter Rappelsberger

Institut für Hirnforschung
Integrative Neurophysiologie

Spitalgasse 4

1090 Wien
Österreich

Email: peter.rappelsberger@univie.ac.at

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