Klassifikation i vilostadiet utgör en viktig preliminär undersökning i diagnosen sömnstörningar. Det utförs traditionellt av en sömnexpert som tilldelar varje 30 s av signalen av ett vilostadium, baserat på visuell kontroll av signaler såsom elektroencefalogram (EEG), elektrookulogram (EOG), elektrokardiogram och elektromyogram (EMG). Vi introducerar här den första djupt lärande metod för vilofas klassificering som lär sig end-to-end utan datorspektrogram eller extrahera handgjorda funktioner, som utnyttjar alla multivariata och multimodala polysomnografi (PSG) signaler (EEG, EGG, och EOG), och som kan utnyttja den timliga kontexten av varje 30-s fönster av data. För varje modalitet lär sig det första skiktet linjära rumsliga filter som utnyttjar utbudet av sensorer för att öka signal-till-brus-förhållandet, och det sista skiktet matar den inlärda representationen till en softmax klassificering. Vår modell jämförs med alternativa automatiska metoder baserade på konvolutionsnätverk eller beslutsträd. Resultat som erhållits på 61 offentligt tillgängliga PSG-skivor med upp till 20 EEG-kanaler visar att vår nätverksarkitektur ger den senaste prestandan. Vår studie visar ett antal insikter om den spatiotemporala fördelningen av intressesignalen: en bra avvägning för optimal klassificeringsprestanda mätt med balanserad noggrannhet är att använda 6 EEG med 2 EOG (vänster och höger) och 3 EMG hakkanaler. Att även utnyttja 1 min data före och efter varje datasegment ger den starkaste förbättringen när ett begränsat antal kanaler finns tillgängliga. Som sömnexperter utnyttjar vårt system PSG-signalernas multivariata och multimodala karaktär för att leverera den toppmoderna klassificeringsprestandan med en liten beräkningskostnad.
I det biomedicinska området, Chambon et al. REF med hjälp av djupinlärning för klassificering i sömnstadiet.
A Deep Learning Architecture for Temporal Sleep Stage Classification Using Multivariate and Multimodal Time Series
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Biology', 'Engineering', 'Medicine']}