Abstract-The present study föreslår en djupinlärning modell, som heter DeepSleepNet, för automatisk sömn scen scoring baserat på rå enkanal EEG. De flesta av de befintliga metoderna bygger på handgjorda funktioner som kräver förkunskaper i sömnanalys. Endast ett fåtal av dem kodar tidsinformationen såsom övergångsregler, vilket är viktigt för att identifiera nästa sömnstadier, i de extraherade funktionerna. I den föreslagna modellen använder vi Convolutional Neural Networks för att extrahera tidsinvarianta funktioner, och dubbelriktat-långt kortfristigt minne för att lära övergångsregler bland sömnstadier automatiskt från EEG epoker. Vi implementerar en tvåstegsalgoritm för att träna vår modell effektivt. Vi utvärderade vår modell med hjälp av olika enkanaliga EEG (F4-EOG (vänster), Fpz-Cz och Pz-Oz) från två offentliga vilodataset, som har olika egenskaper (t.ex. provtagningsfrekvens) och poängsättningsstandarder (AASM och R&K). Resultaten visade att vår modell uppnådde liknande övergripande noggrannhet och makro F1-poäng (MASS: 86,2%-81,7, Sleep-EDF: 82,0%-76,9) jämfört med de senaste metoderna (MASS: 85,9%-80,5, Sleep-EDF: 78,9%-73,7) på båda datauppsättningarna. Detta visade att utan att ändra modellarkitekturen och träningsalgoritmen kunde vår modell automatiskt lära sig funktioner för sleep stage scoring från olika råa enkanaliga EEG från olika datauppsättningar utan att använda några handgjorda funktioner. Vår kod finns tillgänglig för allmänheten på https://github.com/akaraspt/ deepsleepnet. Den slutliga versionen av detta dokument finns i
I REF föreslog författarna också en djupt lärande modell, som heter DeepSleepNet, som utnyttjade CNNs för att extrahera funktioner och tillämpa den dubbelriktade Long Short-Term Memory för att lära sig steg övergångsregler från EEG epoker.
DeepSleepNet: a Model for Automatic Sleep Stage Scoring based on Raw Single-Channel EEG
{'venue': 'IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society', 'journal': 'IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}