การทบทวนวรรณกรรม: การตรวจจับคลื่นสมองประเภท Sleep spindles แบบอัตโนมัติ

บทความในวารสาร

ผู้เขียน/บรรณาธิการ

กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์

รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์

รายชื่อผู้แต่ง: Shinanang Promkaew;Pornwanut Kitudom;Isaree Suwansombat;Thamonwan Thongbun;Kaewklao Thavornwattana;Santitham Prom-on;Woranich Hinthong

ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2023

Volume number: 5

Issue number: 1

หน้าแรก: 13

หน้าสุดท้าย: 26

จำนวนหน้า: 14

นอก: 3027-7418

eISSN:  2697-5203

URL: https://he02.tci-thaijo.org/index.php/jcra/article/view/255126

บทคัดย่อ

Sleep spindle เป็นคลื่นสมองรูปแบบหนึ่งที่เกิดขึ้นในช่วงระยะที่ 2 ของการนอนหลับแบบ NREM (Non-rapid eye movement) โดยมีหลักฐานบ่งชี้ว่าคลื่นสมองประเภทนี้มีบทบาทสำาคัญในหลากหลายด้าน อาทิ มีความสำคัญ ในกระบวนการเปลี่ยนความทรงจำระยะสั้นเป็นความทรงจำระยะยาวของสมอง และอาจมีความสัมพันธ์กับความเสื่อม ของระบบประสาท เช่น โรคอัลไซเมอร์ โรคนอนไม่หลับ เป็นต้น การตรวจจับคลื่นดังกล่าวในทางปฏิบัติทำได้โดย การประเมินจากแพทย์หรือผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งใช้ระยะเวลานาน อีกทั้งมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดสูงจากความแปรปรวน ของหลายปัจจัย ไม่ว่าจะเป็นความชำานาญของผู้ประเมินหรือลักษณะของคลื่น Sleep spindle ในปัจจุบันมีการศึกษาการใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning) ในการตรวจจับคลื่นสมองประเภท Sleep spindle แบบอัตโนมัติ โดยคาดหวังให้สามารถทำงานได้เทียบเท่ากับการประเมินของผู้เชี่ยวชาญ และสามารถแก้ปัญหาข้างต้นได้ ทั้งนี้ การทบทวนบทความที่เกี่ยวข้องยังคงมีจำนวนไม่มากนัก บทความนี้ศึกษาและเปรียบเทียบวิธีการที่นำมาใช้ใน การตรวจจับคลื่นสมองประเภท Sleep spindle แบบอัตโนมัติ โดยสรุปขั้นตอนการทำางานของการศึกษาได้เป็น การรวบรวมข้อมูล การจัดการกับข้อมูลคลื่นสมอง การเลือกคุณลักษณะ การสร้างโมเดล และการประเมินประสิทธิภาพของโมเดล โดยพบว่าการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning) ถูกนำมาใช้อย่างหลากหลาย และการศึกษาที่ใช้โมเดลในกลุ่มที่เรียนรู้แบบมีผู้สอนโดยส่วนใหญ่สามารถตรวจจับ Sleep spindle ได้ตรงกับที่ผู้เชี่ยวชาญระบุ แต่ยังต้องมีการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลให้เหมาะกับข้อมูลที่หลากหลายมากยิ่งขึ้น นอกจากนี้ในบทวิจารณ์ยังประกอบ ด้วยข้อเสนอแนะและความเป็นไปได้ในการศึกษาเพื่อพัฒนาต่อยอดต่อไปอีกด้วย

คำสำคัญ

การตรวจวัดคลื่นไฟฟ้าสมอง, การประมวลผลสัญญาณ, การเรียนรู้ของเครื่อง, คลื่นสมอง Sleep spindle, วิธีการตรวจจับแบบอัตโนมัติ