筑波大学計算科学研究センター 北川博之教授、堀江和正助教、塩川浩昭助教および、国際統合睡眠医科学研究機構（WPI-IIIS） 柳沢正史教授、船戸弘正客員教授らの研究グループは、マウスの脳波や筋電位からその睡眠ステージを自動的に判定する手法（MC-SleepNet）を開発しました。本手法は、睡眠の基礎研究の基盤充実や高度化につながると考えられます。
この手法は、脳波・筋電位と睡眠ステージの対応関係を深層学習モデルで学習し、前者から後者を推定するもので、判定に有効な波形の特徴の自動的な発見・利用、 睡眠ステージの変遷法則の獲得といった機能を有しています。これらの機能は、畳み込みニューラルネットや、Long short-terms memoryなどの手法により実現しています。
また、本研究では、深層学習モデルの訓練や性能評価に、4,200匹ものマウスから計測した生体信号を使用しています。これは従来研究の約40倍に相当する最大規模のデータセットで、高い精度やノイズに対する頑健性を確保しています。また、本データセットを精度検証に利用すると、多種多様な脳波・筋電位データに対して、安定したステージ判定を行うことができます。