睡眠スピン们（sleep spindles）は、記憶形成や中枢神経系の他の機能と関連があると考えられている神経生理学的な現象であり、睡眠中に電気脳波記録（EEG）で観察することができます。EEG記録における手動で特定されたスピン注釈は、評価者が高度に訓練を受けている即使っても、著しい評者間および評者内変動を示し、これが研究や診断ツールとしてのスピン測定の信頼性を低下させています。最近、大量オンラインデータ注釈（Massive Online Data Annotation: MODA）プロジェクトでは、この問題に対処するために複数の専門家からの合意を形成し、高品質なスピン注釈コーパスを提供しました。このデータセットに基づいて、私たちは自動的に睡眠スピンを検出するU-Net型の深層ニューラルネットワークモデルを提案します。私たちのモデルの性能は、最先端の検出器やMODAデータセット内のほとんどの専門家を超えています。また、全ての年齢層の人々において検出精度が向上しており、特に高齢者のスピンは信頼性のある検出が困難であるにもかかわらず、その精度も改善されました。これらの結果は、自動化手法が人間を超える性能で反復的かつ煩雑なタスクを行う可能性を強調しています。