أعلن فريق دولي من الباحثين من جامعة كامبيناس البرازيلية وبحوث من البرازيل وبيرو عن طريقة جديدة تعتمد على تحويل بيانات الحركة ومعدل ضربات القلب من الساعات الذكية إلى صور زمنية بصيغة "المجال الزاوي الغرامي" وتمثيلات بصرية أخرى مثل مخططات التكرار وتحويلات الطيف. وُظّفت هذه التمثيلات لاستخدام الشبكات العصبونية التلافيفية ثنائية الأبعاد، الأمر الذي عزز دقة تصنيف مراحل النوم مقارنة بالأساليب التقليدية .

نتائج دقيقة ومُحسّنة بتقنيات الترجمة المرئية واجتهد الباحثون في تطبيق تقنيات مثل تقسيم الصور إلى رقع واستخدام النماذج المركَّبة لتصنيف النوم على مرحلتين (يقظة مقابل نوم) وعلى ثلاث مراحل (يقظة، نوم غير سريع العين، نوم سريع العين). وبلغت الدقة المتوازنة أكثر من 82٪ للتصنيف الثنائي و62٪ للتصنيف الثلاثي، متفوقة بما يصل إلى 8 و9 نقاط مئوية على الطرق التقليدية في نفس شروط الاستخدام .

معالم مستقبلية تفتح آفاقًا للرعاية الصحية المنزلية تُعد النتائج باهرة في توظيف التمثيلات البصرية لالتقاط أنماط نوم مميزة، ما يساهم في تحسين مراقبة الصحة المنزلية واكتشاف اضطرابات النوم مبكرًا. كما يسلّط البحث الضوء على إمكانية دمج هذه التقنيات في الأجهزة اليومية مثل الساعات الذكية لتوفير بدائل أكثر راحة وأقل تكلفة مقارنة بالدراسات السريرية المعقدة مثل تخطيط النوم الشامل (PSG) .

المصدر: “Time‑series visual representations for sleep stages classification” – PLoS One، 21 مايو 2025، doi:10.1371/journal.pone.0323689.