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IntelliSleepScorer：一款带图形用户界面的小鼠睡眠阶段自动评分软件包

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DOI：

10.3791/66950

⸱

2024年11月8日

 ,  ,  , 
1Stanley Center for Psychiatric Research, Broad Institute of MIT and Harvard, 2Stanford University

本文内容

摘要

我们提供了一款带有图形用户界面的软件包，供无编程经验的研究人员通过简单的下载和操作即可对小鼠的睡眠阶段进行评分。

摘要

啮齿类动物睡眠阶段评分是识别三种睡眠状态的过程：非快速眼动睡眠（NREM）、快速眼动睡眠（REM）和清醒状态。睡眠阶段评分对于研究特定睡眠阶段的指标及其影响至关重要。

啮齿类动物的睡眠模式与人类不同，其特点是NREM和REM睡眠的持续时间较短，且与觉醒状态交替出现。传统上由人类专家进行的手动睡眠分期评分十分耗时。为解决这一问题，以往研究曾采用基于机器学习的方法开发自动分类睡眠阶段的算法，但性能优异、泛化能力强的模型往往未公开提供或需付费，且对未经专业训练的睡眠研究人员而言不够友好。

因此，我们开发了一种基于机器学习的LightGBM算法，并使用大规模数据集对其进行训练。为了使无编程经验的睡眠研究人员也能使用该模型，我们基于此模型开发了一款名为IntelliSleepScorer（v1.2-最新版本）的软件工具，该工具具有易于操作的图形用户界面。在本文中，我们逐步介绍了该软件的使用方法，旨在为睡眠研究人员展示一种在小鼠中便捷且高效的自动睡眠分期评分工具。

引言

在啮齿类动物中，睡眠阶段评分是用于识别三种睡眠状态的过程：非快速眼动睡眠（NREM）、快速眼动睡眠（REM）和清醒状态2。在啮齿类动物中，NREM 的特征是肌肉活动减少、呼吸缓慢而规律、心率下降以及脑电波出现低频振荡。啮齿类动物的 REM 与人类相似，表现为肌肉失张力、脑电图（EEG）激活以及快速眼动，尽管与人类相比，啮齿类动物是否经历生动梦境尚不明确2,3。啮齿类动物的"清醒"状态以去同步化的脑电活动为标志，表现为高频、低幅的脑波，肌张力升高，并出现理毛和探索等主动行为4。通过分析脑电图（EEG）和肌电图（EMG）信号，可以识别这三种睡眠阶段5。

啮齿类动物的自动睡眠分期评分模型需求迫切。首先，由人类专家进行的手动睡眠分期评分工作量大且耗时。其次，啮齿类动物的睡眠模式与人类不同，其非快速眼动睡眠（NREM）和快速眼动睡眠（REM）的片段更为短暂，且常被约10分钟的觉醒期所间隔，而人类的相应周期通常为60至120分钟6。因此，在手动评分过程中识别这些短暂阶段具有挑战性。自20世纪60年代以来，已有诸多尝试致力于开发啮齿类动物睡眠数据的自动评分系统7。尽管目前已存在多种自动化的啮齿类动物睡眠评分方法，但其性能表现各异8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18。尤为重要的是，大多数性能优异且具有高泛化能力的模型并未公开提供（部分需向开发者特别申请），或对睡眠研究人员而言并非免费。

因此，为了填补当前的技术空白，我们利用来自124只小鼠的519次记录、共计5776小时的脑电图（EEG）和肌电图（EMG）信号的大规模数据集，采用LightGBM算法开发了一种基于机器学习的模型。1lightGBM 采用梯度提升方法来构建决策树19在Wang等（2023）的研究中，LightGBM模型（包含超过8000棵决策树）的整体准确率达到95.2%，Cohen's kappa系数为0.91，优于两种广泛使用的基线模型：逻辑回归模型（准确率=93.3%）和随机森林模型（准确率=94.3%，kappa=0.89）。该模型的整体表现与人类专家水平相近。最重要的是，该模型已被证实具有良好的泛化能力，并未对原始训练数据过拟合。1：1）其表现良好（准确率 > 89%），在另外两个公开的独立数据集上（来自 Miladinovic 及其同事）11，采用不同的采样频率和 epoch 长度；2）模型性能不受小鼠明暗周期的影响；3）改进的 LightGBM 模型在仅包含一个 EEG 和一个 EMG 电极的数据上表现良好，kappa 值 ≥ 0.89；4）测试中使用了野生型和突变型小鼠，模型在两者上的表现均准确，表明该模型可对不同遗传背景的小鼠进行睡眠阶段评分。

为了使这一模型能够被可能不具备编程专业知识的睡眠研究人员所使用，我们开发了IntelliSleepScorer，这是一款具有直观可视化界面的用户友好型软件工具。该软件可完全自动化小鼠的睡眠分期过程。它能够基于欧洲数据格式（EDF）/EDF+文件输入，生成信号、睡眠图（hypnogram）以及SHAP值（Shapley Additive exPlanations）的交互式可视化结果。SHAP值方法基于合作博弈论，可增强机器学习模型的可解释性20。该模型提供全局和每个时间片段（epoch）层面的SHAP值，揭示不同特征值如何整体上以及针对每个片段影响模型的分期决策。这一先进程序显著减少了小鼠睡眠阶段分期所需的时间和工作量，同时确保下游分析可以依赖高度准确的结果。在本文中，我们逐步介绍了IntelliSleepScorer（v1.2）的使用方法，相较于1.0版本进行了多项更新，包括可选择将SHAP分析与睡眠模式预测分开运行、用户可自定义睡眠分期的时间片段长度，以及在图形用户界面（GUI）中集成了睡眠阶段手动校正功能。

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方案

本研究使用了从以下来源收集的数据 体内 在小鼠中进行的实验。本研究未涉及人类实验。所有动物实验均经布罗德研究所机构动物护理和使用委员会批准。所有实验均按照相关指南和法规进行。由于本研究的重点是开发机器学习模型，而非比较不同处理组，因此ARRIVE指南不适用于本研究。

1. 数据准备

注意：数据兼容性：记录的数据采样率需高于 40 Hz。由于软件在第一步会对脑电图（EEG）和肌电图（EMG）信号进行带通滤波，因此无需对信号预先进行带通滤波处理。LightGBM 模型是使用小鼠数据开发和验证的，目前尚无证据表明该模型在其他实验动物中的性能表现。记录电极需放置于额叶皮层和顶叶皮层；若仅记录一个 EEG 通道，则可选择其中任一位置。

  1. EDF/EDF+ 格式安排与要求
    注意：本研究中使用的软件仅通过 MNE-Python 包读取 EDF/EDF+ 文件。必须遵循标准的 EDF/EDF+ 规范来生成 EDF/EDF+ 文件。除标准规范外，还需确保 EDF/EDF+ 注释以 UTF-8 编码，否则软件将崩溃。
    1. 使用在线免费工具将其他格式（非 EDF/EDF+ 格式）的文件转换为 EDF/EDF+ 格式。
      注意：在采集 EEG 和 EMG 信号时，对设备滤波器无特殊要求。只要用户以 40 Hz 或更高的频率采样其 EEG 和 EMG 数据，软件即可正常运行。这是因为在初始预处理步骤中，信号会经过 1 Hz 至 40 Hz 的带通滤波。该带通滤波已集成到软件的预处理流程中，因此用户无需执行任何额外的信号处理。
  2. 软件内包含两个用于评分的模型：一个是 LightGBM-2EEG，另一个是 LightGBM-1EEG。LightGBM-2EEG 模型适用于包含 2 个 EEG 通道和 1 个 EMG 通道的记录数据。请根据所用模型执行以下步骤。
    1. 针对 LightGBM-2EEG 模型，需按以下顺序组织数据文件：1）记录于顶区的 EEG 通道；2）记录于额区的 EEG 通道；3）EMG 通道。LightGBM-1EEG 模型适用于仅包含 1 个 EEG 通道（电极置于顶区或额区）和 1 个 EMG 通道的数据。
    2. 对于 LightGBM-1EEG 模型，EDF/EDF+ 文件中的通道应按以下顺序排列：1）EEG 通道；2）EMG 通道。

2. Windows、Mac 和 Linux 用户下载 IntelliSleepScorer

  1. 对于 Windows 用户，可使用 PyInstaller 获取该软件的 Windows 可执行文件。请在 Pan 实验室研究页面 https://sites.broadinstitute.org/pan-lab/resources 上查找下载链接。对于 MacOS 或 Linux 用户，请使用 GitHub 代码仓库 https://github.com/broadinstitute/IntelliSleepScorer 中的源代码启动软件。 
  2. 通过 GitHub 仓库下载两个保存为 EDF 文件格式的示例记录数据，用于测试程序。
  3. 由于大小限制，源代码仓库中不包含 models 文件夹。请单独下载 models.zip 文件，解压缩后将 models 文件夹复制到仓库目录中，以便程序正常运行。否则，软件将因缺少模型文件而崩溃。

3. 工作流程及程序的启动与操作

  1. 启动 IntelliSleepScorer
    1. 在 Windows 系统中，双击根文件夹中的 IntelliSleepScorer.exe 以启动软件。在 macOS 或 Linux 系统中，打开终端模拟器，将目录切换至软件的根文件夹，然后使用以下命令启动软件：python3 IntelliSleepScorer.py。
  2. 软件启动后，点击 选择 EDF/EDF+ 文件 以选择需要评分的文件。如果误选了文件，可点击 清除 按钮以清空已选文件列表。
    注意：默认情况下，软件在输出的评分文件中将睡眠阶段编码为清醒：1，NREM：2，REM：3。默认的 epoch 长度为 10 秒。当前版本（v1.2）的图形用户界面允许用户通过下拉菜单将阶段编码或 epoch 长度更改为 4 秒、10 秒或 20 秒。
  3. 选择所需的 epoch 长度。使用提供的下拉菜单在 4 秒、10 秒和 20 秒选项中选择用于睡眠阶段评分的 epoch 长度。
  4. 选择用于睡眠评分的模型。LightGBM-2EEG 适用于包含两个 EEG 通道和一个 EMG 通道的数据文件，而 LightGBM-1EEG 适用于包含一个 EEG 通道和一个 EMG 通道的数据。
  5. 在运行睡眠阶段预测之前，可包含额外的 SHAP 计算，以帮助解释睡眠阶段预测结果。若要执行 SHAP 计算，请勾选 运行/绘制 SHAP 复选框。SHAP 计算处理时间约为 5–10 分钟。
  6. 点击 评分所有文件。如果已选择执行此操作，模型将自动对所有 EDF/EDF+ 文件进行评分，并计算全局和每个 epoch 的 SHAP 值，以解释评分决策。
    注意：在评分过程中，模型会生成以下文件并保存到 EDF/EDF+ 文件所在的同一文件夹中。这些文件用于绘制全局 SHAP 值和每个 epoch 的 SHAP 值。

    "EDF/EDF+ 文件名}_{模型名称}_features.csv"；该文件存储所有提取的特征值。
    "EDF/EDF+ 文件名}_{模型名称}_scores.csv"；该文件存储预测的睡眠阶段。
    "EDF/EDF+ 文件名}_{模型名称}_rs_100hz.npy"；该文件存储重采样/降采样信号（100 Hz）的副本。为了提高可视化速度，模型在绘制信号时使用降采样信号而非原始信号。
    "​EDF/EDF+ 文件名}_{模型名称}explainer.pickle"; "{EDF/EDF+ 文件名}{模型名称}shap_500samples.pickle"; "{EDF/EDF+ 文件名}{模型名称}_indicies_500samples.npy"；
  7. 完成睡眠评分过程后，点击 可视化所选文件 选项，以查看 EEG/EMG 信号及其时间对齐的睡眠图（hypnogram）。
    1. 如果更改了 epoch 长度，请在可视化前重新对所选文件进行评分。

4. 查看评分结果

  1. 点击提供的 导航 按钮，向前或向后移动以查看不同时间段的数据。
  2. 如果选择执行 SHAP 计算，请查看全局和时间段级别的 SHAP 值。右键点击某个时间段以绘制该时间段的 SHAP 值。
    注意：更新时间段级别的 SHAP 图可能需要几秒钟时间。图 1 展示了使用 1_LightBGM-2EEG 模型对示例 1 的 EDF/EDF+ 文件运行预测后，GUI 页面的概览。

5. 睡眠分期评分结果的睡眠图解读

注意：睡眠图（图2）共有4行。最上面一行是预测结果，下面3行分别为2个脑电图（EEG）通道和1个肌电图（EMG）通道的原始数据。在最上面一行中，橙色表示每个时间段的清醒阶段，蓝色表示非快速眼动睡眠（NREM）阶段，红色表示快速眼动睡眠（REM）阶段。

  1. 如需更改显示的周期数，请点击选择要显示的周期数右侧的菜单框，并选择一个期望的数值。图2中选择了100个周期，因此在睡眠阶段预测图中仅显示100个周期。在下拉菜单中选择较小的数值可放大查看图表。
  2. 图2左侧的粉红色半透明条表示当前周期的位置。在睡眠图（hypnogram）上的任意位置单击鼠标左键可切换至另一个周期，或直接点击转至周期并输入要观察的具体周期编号。如果用户已启用SHAP功能，可右键单击所选周期以生成该周期的SHAP图。

6. 在图形用户界面中手动校正预测的睡眠阶段（可选）

注意：如果未观察到异常，或对REM阶段预测的精度要求不高，则无需进行人工验证。

  1. 左键单击睡眠分期预测图（上方图）中的一个 epoch 以选择特定 epoch。模型预测 选定周期的阶段 显示在文本右侧。要手动更改该时间段的预测阶段，请点击控件并从下拉菜单中选择新的阶段 清醒，非快速眼动睡眠 和 快速眼动睡眠 下拉菜单中的选项
  2. 用户校正的阶段在原始图上以虚线标出（图3）。关闭图形用户界面后，同一文件夹中将自动生成一个包含校正后预测结果的新文件。
    1. 要再次在图形用户界面中打开已保存的评分文件，请确保当前的片段长度设置和所选模型与最初处理EDF文件时使用的设置一致，以便能够重新打开该文件。所有先前修改或评分的信息将被快速加载。

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结果

睡眠分期评分完成后，GUI 中会生成三个图（若未运行 SHAP 值，则仅显示最上方的图）：最上方的图显示 EEG 和 EMG 通道以及睡眠分期预测的睡眠图；中间的图显示各 epoch 的 SHAP 值；最下方的图显示全局 SHAP 值（图 1）。

睡眠阶段预测的睡眠时相图（图2）中展示了4种类型的数据。最上方一行为预测结果，下方三行分别为两个脑电图（EEG）通道和一个肌电图（EMG）通道的原始数据。在最上方一行中，橙色表示“清醒”阶段，蓝色表示“非快速眼动睡眠（NREM）”阶段，红色表示“快速眼动睡眠（REM）”阶段，每个时间段对应一种颜色。当前示例的时间段为第1305段，处于“清醒”阶段，因为粉红色的位置标记条与橙色线条重叠。

在图3中，用户修正后的睡眠分期以虚线形式叠加在原始结果上方。红色虚线表示睡眠分期已从“清醒”更改为“快速眼动（REM）”。...

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讨论

本文介绍了如何使用 IntelliSleepScorer (v1.2) 图形用户界面自动对小鼠的睡眠阶段进行分期评分，以及如何利用 SHAP 值/图表更深入地理解模型生成的睡眠阶段评分结果。

使用该软件时，数据兼容性是一个重要的考虑因素。本研究中使用的内部数据仅限于放置在额叶和顶叶区域的电极。在Miladinovic及其同事提供的独立数据集11中，尽管这些区域的电极坐标有所不同，软件仍保持了令人满意的性能。虽然该软件可能适用于其他脑区，但我们尚未进行测试以证实这一点。因此，我们不能断言电极放置位置不存在任何限制。然而，如果用户拥有来自其他脑区的记录数据，我们鼓励其进行测试。

用于睡眠阶段分析的脑电图（EEG）/肌电图（EMG）记录会话时长取决于研究的具体目标。通常，记录会话持续12小时，覆盖光照期或黑暗期之一；或持续24小时，涵盖单日内两个阶段。12小时和24小时记录均常用于捕捉不同的睡眠-觉醒模式和昼夜节律。模型测试表明，无论是12小时还是24小时的记录会话，睡眠阶段评分均具有...

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披露

作者声明无利益冲突。

致谢

感谢 Kerena Yan 和 Jingwen Hu 手动评分睡眠阶段，以及 Eunah 和 Soonwiik 提供的记录。

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材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
Canonical Ubuntu 18.04Canonicalhttps://releases.ubuntu.com/18.04/IntelliSleep Scorer 软件支持的操作系统：Windows、Mac 或 Linux
Intel Core i7-8550U CPU @ 1.80 GHz 1.99 GHz；内存：24 GB Intel Corphttps://www.intel.com/content/www/us/en/products/details/processors/core-ultra.html软件硬件要求：此处列出的两款 Intel Core 处理器均已用于数据处理。使用这两种硬件处理以 1000 Hz 采样的 12 小时记录均约需 10 分钟。任何类似或更优的硬件均可实现相当或更佳的性能表现。  
Intel Core i7-10610U CPU @ 1.80 GHz 2.30 GHz；内存：16 GBIntel Corphttps://www.intel.com/content/www/us/en/products/details/processors/core-ultra.html软件硬件要求：此处列出的两款 Intel Core 处理器均已用于数据处理。使用这两种硬件处理以 1000 Hz 采样的 12 小时记录均约需 10 分钟。任何类似或更优的硬件均可实现相当或更佳的性能表现。  
LightGBMMicrosofthttps://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/index.html基于机器学习的算法，用于训练该软件。 
MacBook ProApplehttps://www.apple.com/in/macbook-pro/IntelliSleep Scorer 软件支持的操作系统：Windows、Mac 或 Linux
WindowsMicrosofthttps://www.microsoft.com/en-in/windows/?r=1IntelliSleep Scorer 软件支持的操作系统：Windows、Mac 或 Linux

参考文献

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