CAP Sleep Database

🧢 CAP Sleep Database

https://physionet.org/content/capslpdb/1.0.0/

NREM 수면의 미세구조(microstructure)인 CAP를 분석하기 위한 병리 중심 PSG 데이터셋

CAP(Cyclic Alternating Pattern)

• Macro : Stage1~3으로 구분하며, 30초 단위로 “이 사람은 깊은잠을 자는가”에 대해 notation
• Micro : 30초짜리 stage안의 초 단위의 변화. e.g. 깊은잠(Stage 3)을 자는 중에도, 뇌가 계속 외부의 자극에 반응하고 있다는 내용을 보여주는 지표

  CAP

  NREM 수면 중에 나타나는 주기적인 뇌파의 리듬

• Phase A (Activation) : 뇌파가 빨라지거나 커지는 시점으로 뇌가 깨거나, 깨려고 하는 징후
• Phase B (Deactivation) : 다시 원래의 상태로 돌아감 A와 B가 한쌍으로 묶인게 CAP Cycle, 이게 반복되면 CAP Sequence

정상적인 사람도 CAP상태가 나타나지만, 잠이 불편하거나, 병에 걸리면 이 상태가 더 빈번하게 일어남

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ℹ️ Data Info

항목	내용
샘플 수	108 recordings
대상 구성	16 healthy + 92 pathological (NFLE 40, RBD 22, PLM 10, insomnia 9, narcolepsy 5, SDB 4, bruxism 2)
기록 길이	whole-night PSG
주요 채널	최소 3 EEG, 2 EOG, chin EMG, bilateral tibial EMG, airflow, abdominal/thoracic effort, SaO2, ECG
샘플링 주파수	페이지에 단일 고정 Hz 미명시 → EDF header 단위 확인 필요
라벨	sleep stages + CAP phase A
stage 체계	W, S1, S2, S3, S4, REM, MT

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🔔 수집 목적

이 데이터셋의 핵심 목적은 CAP(Cyclic Alternating Pattern)를 정량화하고, 이것이 수면 불안정성(sleep instability)과 수면 관련 병리와 어떤 관련이 있는지 평가

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🗂️ CAP Subtype

Phase Subtype

• A1: 동기화된 EEG event 중심, autonomic / somatomotor 영향이 낮음
• A2: 동기화 + 비동기화가 섞인 mixed pattern, 영향이 중간 정도
• A3: 비동기화된 EEG event가 우세, autonomic / somatomotor 영향이 큼

Autonomic

자율신경계
깊은 잠을 잘때 자율신경계는 안정화됨, 하지만 PhaseA가 발생하면 자율신경계가 각성할 수 있음

지표

• 심박수 급상승
• 호흡 변화
• 식은땀 등 ECG, PPG 데이터에서 변동성이 크게 나타난 경우

Somatomotor

체성운동계
근육의 움직임과 관련된 시스템, 뇌가 깨려고 할 때 근육에 긴장이 들어감

지표

• 턱 근육 긴장도 상승(Chin EMG)
• 팔다리 움츠림(Tibial EMG)
• 눈동자 움직임(EOG) 등 EMG가 채널이 튀는 경우

CAP 증가가 보고된 병리 Case

• sleep-disordered breathing
• insomnia
• periodic leg movements
• restless legs syndrome
• REM behavior disorder
• nocturnal frontal lobe epilepsy
• narcolepsy

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📌 CAP의 특징

• tage label도 있으므로 macrostructure와 microstructure를 같이 다룰 수 있음

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📍 Info

• .edf : PSG신호 파일(EEG, EOG, chin EMG, bilateral tibial EMG, airflow, 흉부/복부 effort, SaO2, ECG 등 실제 파형)
• .txt : annotation 텍스트 파일.scoring 결과는 REMlogic report 형식의 텍스트 파일
• .edf.st는 PhysioBank-compatible annotation 파일. .txt와 같은 정보를 annotation 전용 포맷으로 담고 있으며, 시간은 PhysioBank annotation 규칙으로 인코딩되고, 각 annotation의 aux string 안에 event, duration, sleep stage, location, 그리고 가능한 경우 body position까지 포함