睡眠PSG统一数据集的设计思路
数据采集标准化
明确多导睡眠图（PSG）的信号类型，包括脑电图（EEG）、眼电图（EOG）、肌电图（EMG）、心电图（ECG）、呼吸信号和血氧饱和度等。
制定统一的设备参数标准，如采样频率、滤波范围、电极放置位置（遵循国际10-20系统）。
纳入临床元数据：受试者年龄、性别、BMI、病史、用药记录及睡眠障碍诊断结果（如AHI指数）。
数据预处理与质量控制
原始信号需经过去噪（如工频干扰剔除）、运动伪迹修正和基线校准。
采用自动化工具结合人工审核标注睡眠分期（AASM标准：N1/N2/N3/REM/觉醒）。
建立异常数据排除规则，如信号丢失超过30%的片段需标记或弃用。
数据结构与存储规范
设计分层存储结构：原始EDF文件、预处理后数据、标注文件（XML/JSON格式）。
元数据库关联设计：使用SQL或NoSQL数据库管理受试者信息与数据文件的映射关系。
支持BIDS（Brain Imaging Data Structure）扩展格式，确保神经影像数据的兼容性。
隐私保护与伦理合规
匿名化处理：删除直接标识符，采用哈希编码替代受试者ID。
数据访问分级：开放数据集仅包含脱敏数据，完整数据需通过伦理审查申请获取。
符合GDPR/HIPAA等法规要求，明确数据使用许可协议（CC-BY-NC或类似）。
标注与共享机制
建立多中心协作标注平台，允许专家交叉验证睡眠分期结果。
提供标准化API接口，支持Python/Matlab工具包直接调用数据集。
发布时附带详细的数据字典和技术白皮书，说明采集环境和处理流程。
验证与迭代更新
设计基准测试任务（如睡眠分期算法评估），验证数据集的实用性和一致性。
设立版本控制机制，根据用户反馈定期修正标注错误或补充新模态数据（如同时记录fNIRS）。
鼓励社区贡献，通过挑战赛等形式扩大数据集应用场景（如OSA严重程度预测）。
实施路线图
- 需求调研阶段：汇总临床医生和算法研究者的核心需求（3个月）。
- 协议制定阶段：组织专家委员会确定技术标准和伦理框架（2个月）。
- 试点采集阶段：在3-5家医院完成200例样本的标准化采集（6个月）。
- 工具开发阶段：构建数据处理流水线和质量控制软件（4个月）。
- 开放共享阶段：发布首版数据集并建立持续维护机制（长期）。
睡眠PSG统一数据集的设计思路
数据采集标准化
明确多导睡眠图（PSG）的信号类型，包括脑电图（EEG）、眼电图（EOG）、肌电图（EMG）、心电图（ECG）、呼吸信号和血氧饱和度等。
制定统一的设备参数标准，如采样频率、滤波范围、电极放置位置（遵循国际10-20系统）。
纳入临床元数据：受试者年龄、性别、BMI、病史、用药记录及睡眠障碍诊断结果（如AHI指数）。
数据预处理与质量控制
原始信号需经过去噪（如工频干扰剔除）、运动伪迹修正和基线校准。
采用自动化工具结合人工审核标注睡眠分期（AASM标准：N1/N2/N3/REM/觉醒）。
建立异常数据排除规则，如信号丢失超过30%的片段需标记或弃用。
数据结构与存储规范
设计分层存储结构：原始EDF文件、预处理后数据、标注文件（XML/JSON格式）。
元数据库关联设计：使用SQL或NoSQL数据库管理受试者信息与数据文件的映射关系。
支持BIDS（Brain Imaging Data Structure）扩展格式，确保神经影像数据的兼容性。
隐私保护与伦理合规
匿名化处理：删除直接标识符，采用哈希编码替代受试者ID。
数据访问分级：开放数据集仅包含脱敏数据，完整数据需通过伦理审查申请获取。
符合GDPR/HIPAA等法规要求，明确数据使用许可协议（CC-BY-NC或类似）。
标注与共享机制
建立多中心协作标注平台，允许专家交叉验证睡眠分期结果。
提供标准化API接口，支持Python/Matlab工具包直接调用数据集。
发布时附带详细的数据字典和技术白皮书，说明采集环境和处理流程。
验证与迭代更新
设计基准测试任务（如睡眠分期算法评估），验证数据集的实用性和一致性。
设立版本控制机制，根据用户反馈定期修正标注错误或补充新模态数据（如同时记录fNIRS）。
鼓励社区贡献，通过挑战赛等形式扩大数据集应用场景（如OSA严重程度预测）。
实施路线图
- 需求调研阶段：汇总临床医生和算法研究者的核心需求（3个月）。
- 协议制定阶段：组织专家委员会确定技术标准和伦理框架（2个月）。
- 试点采集阶段：在3-5家医院完成200例样本的标准化采集（6个月）。
- 工具开发阶段：构建数据处理流水线和质量控制软件（4个月）。
- 开放共享阶段：发布首版数据集并建立持续维护机制（长期）。
睡眠PSG统一数据集的设计思路
数据采集标准化
明确多导睡眠图（PSG）的信号类型，包括脑电图（EEG）、眼电图（EOG）、肌电图（EMG）、心电图（ECG）、呼吸信号和血氧饱和度等。
制定统一的设备参数标准，如采样频率、滤波范围、电极放置位置（遵循国际10-20系统）。
纳入临床元数据：受试者年龄、性别、BMI、病史、用药记录及睡眠障碍诊断结果（如AHI指数）。
数据预处理与质量控制
原始信号需经过去噪（如工频干扰剔除）、运动伪迹修正和基线校准。
采用自动化工具结合人工审核标注睡眠分期（AASM标准：N1/N2/N3/REM/觉醒）。
建立异常数据排除规则，如信号丢失超过30%的片段需标记或弃用。
数据结构与存储规范
设计分层存储结构：原始EDF文件、预处理后数据、标注文件（XML/JSON格式）。
元数据库关联设计：使用SQL或NoSQL数据库管理受试者信息与数据文件的映射关系。
支持BIDS（Brain Imaging Data Structure）扩展格式，确保神经影像数据的兼容性。
隐私保护与伦理合规
匿名化处理：删除直接标识符，采用哈希编码替代受试者ID。
数据访问分级：开放数据集仅包含脱敏数据，完整数据需通过伦理审查申请获取。
符合GDPR/HIPAA等法规要求，明确数据使用许可协议（CC-BY-NC或类似）。
标注与共享机制
建立多中心协作标注平台，允许专家交叉验证睡眠分期结果。
提供标准化API接口，支持Python/Matlab工具包直接调用数据集。
发布时附带详细的数据字典和技术白皮书，说明采集环境和处理流程。
验证与迭代更新
设计基准测试任务（如睡眠分期算法评估），验证数据集的实用性和一致性。
设立版本控制机制，根据用户反馈定期修正标注错误或补充新模态数据（如同时记录fNIRS）。
鼓励社区贡献，通过挑战赛等形式扩大数据集应用场景（如OSA严重程度预测）。
实施路线图
- 需求调研阶段：汇总临床医生和算法研究者的核心需求（3个月）。
- 协议制定阶段：组织专家委员会确定技术标准和伦理框架（2个月）。
- 试点采集阶段：在3-5家医院完成200例样本的标准化采集（6个月）。
- 工具开发阶段：构建数据处理流水线和质量控制软件（4个月）。
- 开放共享阶段：发布首版数据集并建立持续维护机制（长期）。