Detecting Circadian Dysfunction in Dementia-Related Sleep Disorders with Ultra-Wideband Sensor

Abstract

치매에서흔히관찰되는행동적·생리적증상중하나는서카디안리듬(일주기리듬) 의 붕괴이다. 이러한 리듬 이상은 야간 수면의 단편화, 불규칙한 활동 패턴, 주간 과다 졸림, 야간 배회 등으로 나타날 수 있으며, 임상적으로는 이러한 양상을 연속적으로 관 찰하는 것이 중요하다. 그러나 기존의 대표적 방법인 수면다원검사(PSG)와 활동기록법 (actigraphy)은 장기 모니터링에 한계가 있다. PSG는 신체 부착 센서와 검사 환경의 제약으로 인해 장기간 적용이 어렵고, 손목 착용형 actigraphy는 치매 환자군에서 착용 순응도가 낮아 실사용에서 결측이 빈번하게 발생할 수 있다. 본 연구는 이러한 제약을 완화하기 위해, 초광대역(UWB) 레이더 센싱을 이용한 완 전 비접촉·수동형 서카디안 모니터링 프레임워크를 제안하며, 전체 절차는 세 단계로 구성된다. 첫째, UWB 기반 수면 모니터링 모듈을 통해 장기간의 수면–각성 패턴을 추정한다. 채널 임펄스 응답(CIR)에서 추출한 시간–주파수 특징을 이용하여 수면/각성을 판별하 고, 이를 바탕으로 다일에 걸친 연속 수면–각성 시퀀스를 구성한다. 둘째, 생성된 수면–각성 시퀀스를 활동기록(actigraphy)과 유사한 활동 프록시로 변 환한다. 이 프록시를 이용해 Sleep Regularity Index(SRI), Intradaily Variability(IV), Interdaily Stability(IS) 등 규칙 기반 서카디안 지표를 계산한다. 또한 실제 장기 기록에 서 흔히 발생하는 결측 구간과 시간 정렬의 불일치를 고려하여, 지표 추정의 안정성을 높이기 위한 보정 절차를 포함한다. 셋째, 개별 지표들을 가중치와 정규화 절차로 통합하여 0–100 범위의 단일 점수인 Circadian Dysfunction Score(CDS)를 산출한다. 다일 UWB 데이터셋에 대한 실험 결 과, 제안한 프레임워크는 일자 간 서카디안 패턴을 안정적으로 포착하면서 리듬 붕괴와 관련된 불규칙성을 강조하여 보여준다. CDS는 이러한 다일 추세를 하나의 값으로 요약 함으로써, 시각적 점검과 비교를 용이하게 한다. 종단 UWB 데이터 기반의 추가 검증 에서도, 제안 시스템이 일주기 리듬의 변화를 충실히 추적하고 서카디안 붕괴와 연관된 비정상적행동양상을효과적으로구분함을확인하였다.본연구는비접촉 UWB신호를 활용하여 서카디안 규칙성을 정량화하는 포괄적 접근을 제시한다는 점에서, 장기 모니 터링이 필요한 치매 환자 대상의 실용적이고 비침습적인 대안이 될 수 있으며, 가정 및 임상 돌봄 환경 모두에 적용 가능하다.|One of the most common behavioral and physical signs of dementia is a disruption of the circadian rhythm. This can show up as broken sleep, irregular activity patterns, too much sleepiness during the day, and wandering at night. Clinically, it is useful to keep an eye on these patterns all the time. Nonetheless, current methodologies, includ- ing polysomnography (PSG) and actigraphy, encounter significant constraints. PSG is not good for long-term monitoring because it is too intrusive and has environmental limitations. On the other hand, wearable actigraphy is not very useful for people with dementia because they don’t always follow the rules. This study proposes a fully non- contact and passive circadian monitoring framework utilizing ultra-wideband (UWB) radar sensing to mitigate these limitations. The suggested framework is divided into three main parts. First, we use a sleep monitoring module based on UWB that is meant to record long- term sleep-wake patterns. Time-frequency features from the channel impulse response (CIR) are used to estimate sleep and wakefulness. This makes it possible to create continuous sleep-wake sequences over several days. Second, these sleep–wake sequences are turned into activity proxies that are similar to actigraphy data. This step makes it easier to figure out rule-based circadian metrics like the Sleep Regularity Index (SRI), the Intradaily Variability (IV), and the Interdaily Stability (IS). We added specific correction mechanisms to stabilize the estimation of metrics over long periods of time because real-world recordings often have data gaps and timing that isn’t always accurate. Finally, we apply a weighted normalization procedure to integrate the individual metrics into a single, interpretable value on a 0–100 scale, referred to as the Circadian Dysfunction Score (CDS). Experimental results on multi-day UWB datasets show that the proposed system reliably captures day-to-day circadian patterns while highlighting irregularities associated with circadian rhythm disruption. The CDS summarizes these multi-day trends, enabling straightforward inspection and comparison. Validation using longitudinal UWB datasets further confirms that the system faithfully tracks daily rhythmicity and effectively identifies atypical behaviors linked to circadian disruption. To the best of our knowledge, this is the first comprehensive framework that leverages non-contact UWB signals to quantify circadian regularity. It offers a practical and unobtrusive solution for long-term monitoring of individuals with dementia, suitable for both residential and clinical care settings.