Sömnstadier från ljud

Hur stadieuppskattning fungerar

Din andning förändras när du rör dig genom sömnens stadier, och skillnaden hörs. Appen tittar på hur regelbunden din andning är och hur mycket den varierar, utifrån samma inspelning som den redan använder för snarkningsdetektering och detektering av andningsstörningar. Det finns inget extra att ställa in.

Ungefär 15 minuter in i en inspelning räknar algoritmen fram din personliga andningsbaslinje, alltså din typiska frekvens och regelbundenhet. Därifrån mäter den resten av natten mot din egen baslinje i stället för ett populationsgenomsnitt, och använder tröskelvärden från publicerad forskning för att placera varje period i ett stadium.

Andningsregelbundenheten väger tyngst, men algoritmen tittar också på:

• Andningsfrekvens, som brukar sjunka när du går ned i djupare sömn.
• Snarkningsmönster, eftersom snarkningen appen upptäcker under natten matas in i samma modell.
• Tid på natten, eftersom sömnen följer en förutsägbar kurva. Djupsömn klumpar ihop sig tidigt på natten, och REM ökar mot morgonen.
• Rörelse, eftersom stora förändringar i ljud pekar på att du rör dig, vilket tyder på lättare sömn eller ett kort uppvaknande.

Resultatet dyker upp som ett hypnogram i din nattsummering.

De fyra stadierna och deras andningssignaturer

Varje stadium lämnar sitt eget avtryck i din andning:

• Djupsömn: stadig, regelbunden andning med låg varians. Det här är det återhämtande stadiet, och det har den mest metronomlika rytmen av dem alla. Det mesta av den får du tidigt på natten, särskilt under de första 90 minuterna och de första timmarna.
• REM-sömn: oregelbunden andning med hög varians. REM är drömstadiet. Det brukar börja runt 40 till 50 minuter efter att du somnat och växer mot morgonen, vilket är varför en förkortad natt kostar dig mer REM än något annat.
• Lätt sömn: måttlig regelbundenhet, någonstans mellan de två andra. Lätt sömn är övergångsstadiet och det lättaste att vakna ur.
• Vaken: rörelse, ljud eller en andning som inte stämmer med sömn. Appen flaggar också en lång tystnad som ett möjligt uppvaknande när andra signaler stödjer det.

Djupsömn ligger i ena änden av regelbundenhetsskalan och REM i den andra, så appen vill se konsekvent låg varians innan den kallar en period Djupsömn, och den lämnar Djupsömn så fort variansen stiger. Ljudklassificeringen som körs parallellt bidrar med snarknings- och rörelsekontexten.

Etiketten Tystnad

Stadieklassificering från ljud har en inbyggd gräns. Den kan bara klassificera det den hör. När din andning är för svag för att mikrofonen ska kunna placera den i ett stadium, och inget tyder på att du är vaken, märker appen den sträckan som Tystnad i stället för att gissa. Det händer ofta för dem som andas tyst, eller när en fläkt eller luftkonditionering täcker ljudet.

Tystnad räknas som vilsam sömn. Den går in i din totala sovtid och ger poäng till den återhämtande delen av ditt sömnpoäng, så en tyst natt läses fortfarande som en bra natt. Att hitta på ett stadium utan belägg skulle göra data mindre tillförlitlig, så appen märker osäkerheten och nöjer sig med det.

Andningsfrekvens och andningsregelbundenhet

Två andningsmätningar matas in i stadiemodellen, och båda visas i dina resultat:

• Andningsfrekvens visas i andetag per minut (apm), uträknad från tiden mellan de andetag appen hör. Ett typiskt vuxenintervall under sömn är 12 till 20 apm. Appen tar ett värde med några minuters mellanrum och visar ditt genomsnitt. Den sätter en personlig baslinje efter de första 10 till 15 minuterna av upptäckt sömn, och använder mitten av de tidiga avläsningarna så att ett enstaka avvikande värde inte drar snett. Avläsningarna hålls inom ett rimligt intervall på ungefär 6 till 25 apm, vilket rensar bort falska toppar och ändå släpper igenom de högre frekvenser du kan nå under REM eller ett kort uppvaknande.
• Andningsregularitet är hur konsekvent rytmen mellan dina andetag är, på en skala från oregelbunden till stadig. Långa sträckor med mycket stadig andning pekar mot Djupsömn. En övergång till mer oregelbunden andning kan betyda REM.

Båda är uppskattningar från ljud, för din egen insikt. Ligger din andningsfrekvens långt utanför normalintervallet, ta upp det med en läkare i stället för att ställa din egen diagnos.

Använder appen Apple Watch-data?

Ja, när de finns. Om en wearable som Apple Watch rapporterar sömnstadier för natten använder Snore Timeline klockans procentandelar för Djupsömn och REM i din sömnpoäng i stället för sina egna ljuduppskattningar. En wearable mäter de stadierna bättre än ljud klarar, så appen lämnar företräde. Utan wearable faller den tillbaka på uppskattningarna från andning och rörelse. Sidan om Apple Watch beskriver vad klockan bidrar med.

Läsa hypnogrammet

Hypnogrammet i din nattsummering ritar hur du rörde dig genom stadierna under natten. Varje färgat band är 5 minuter i ett visst stadium:

• Orange: Vakna perioder
• Cyan (ljusblå): Lätt sömn
• Indigo (mörkblå): Djupsömn
• Rosa/Cyan: REM-sömn
• Mint (mjukt grönt): Tystnad, visas bara på nätter det förekommer

Inzoomad

Läs det från vänster till höger så kan du räkna hur många hela sömncykler du gick igenom, se när du fick mest Djupsömn och hitta var REM hamnade. Tryck på ett block så visar en bricka det stadiets fullständiga tidsintervall, till exempel "Lätt · 03:50 – 04:15", och tidslinjen flyttar sig till det ögonblicket så att du kan kontrollera om dina snarkningsepisoder sammanfaller med ett visst stadium. Drar du sedan i tidslinjen följer hypnogrammets markeringslinje med.

På nätter där en wearable synkroniserat sömndata men du inte spelade in ljud ritar tidslinjeremsan ett stadieband i samma färger, och statusraden visar stadiet och dina vitalvärden under mittlinjen, till exempel "Lätt · 57 bpm · 13 apm · SpO2 96 %". Inspelade nätter behåller den vanliga vågformen.

Typisk stadiefördelning

Nattsummeringen visar också hur stor andel av natten du tillbringade i varje stadium. En typisk natt kan se ut ungefär så här:

• 45% Lätt sömn
• 20% Djupsömn
• 27% REM-sömn
• 8% Vaken

De procentandelarna flyttar sig med ålder, hälsa, stress och en hel del annat, så jämför dina egna nätter med varandra och bry dig inte om att matcha en lärobok. För poängsättningen behandlar appen en Djupsömn på ungefär 13 till 23 procent som ett hälsosamt mål, där 20 procent eller mer ger poäng, och en REM på omkring 20 till 25 procent. Att landa i de intervallen kan ge poäng till ditt sömnpoäng. Det är allmänna riktlinjer och inget mer.

Hur noggranna är uppskattningarna?

Klassificeringen vilar på publicerad forskning om hur andningsregelbundenhet hänger ihop med sömnstadier. Studier som klassificerar sömn utifrån en enda fysiologisk signal, som andning eller hjärtfrekvensvariabilitet, når ungefär 70 % överensstämmelse med polysomnografi, som är den kliniska standarden för sömnundersökningar. Uppskattningarna ger dig alltså en hyfsad bild av din allmänna sömnarkitektur, och en bättre bild av dina trender över tid.

Vi kontrollerade uppskattningen mot PSG-Audio, ett offentligt dataset från sömnlaboratorier med stadier som poängsatts av kliniker, med 57 inspelningar av hela nätter. Appens stadier stämde med laboratoriets poängsättning i ungefär 70 % av 30-sekundersepokerna, i linje med den publicerade siffran för stadieindelning enbart utifrån ljud på samma inspelningar. Det är en offlinekontroll mot ett dataset, och de flesta patienterna i det hade svår sömnapné, så resultaten en vanlig natt hemma kan skilja sig. Appen har inte validerats kliniskt.

Ett par saker drar noggrannheten upp eller ned. Längre inspelningar hjälper, eftersom flera timmars sömn ger algoritmen fler hela cykler att titta på. Ett bullrigt rum, en sängpartner, husdjur eller att sova långt från mikrofonen gör din andning svårare att upptäcka, och uppskattningarna blir sämre med den.

Varför inga stadier detekterades

Stadieuppskattning kräver hörbar andning genom inspelningen. Om en natt inte visar några stadier beror det oftast på något av det här:

• Andningen är för tyst. Din andning når kanske inte mikrofonen på en nivå den kan arbeta med.
• Telefonen är för långt bort. Andningsljud försvinner snabbt med avståndet. 30 till 60 cm från huvudet fungerar bra.
• Bakgrundsljud. Fläktar, luftkonditioneringar och andra jämna ljud kan täcka andningen som appen lyssnar efter.
• Inspelningen är för kort. Algoritmen behöver ungefär 15 minuter för att sätta din baslinje innan den kan klassificera något alls.

Om hela tidslinjen kom upp tom, och det saknas mer än bara stadierna, se Felsökning.

Forskningsreferenser

Stadieklassificeringen bygger på de här artiklarna:

• Aging Effects on Cardiac and Respiratory Dynamics in Healthy Subjects across Sleep Stages (Schumann m.fl., 2010). Visar att respiratoriska skalningsexponenter skiljer sig mätbart mellan sömnstadier. Djupsömn har den mest regelbundna andningen, och REM den mest variabla. De skillnaderna ligger bakom de regelbundenhetströsklar som används för varje stadium.
• Using Spectral Continuity to Extract Breathing Rate from Heart Rate and Its Applications in Sleep Physiology (Orphanides m.fl., 2024). Bekräftar att djup sömn (N3) har den mest stabila och förutsägbara andningen av alla stadier. Det är därför appen kräver konsekvent låg varians för att kalla en period Djupsömn, och lämnar Djupsömn när variansen stiger.
• Sleep Stage Classification from Heart-Rate Variability. Rapporterar ungefär 70 % överensstämmelse med polysomnografi när sömnstadier bestäms utifrån en enda fysiologisk signal, vilket är jämförbart med den metod via andningsregelbundenhet som används här.