Abstract-Sömnens betydelse är avgörande för att upprätthålla fysiskt, emotionellt och psykiskt välbefinnande. Även om det är känt att relationen mellan sömn och fysisk aktivitet är viktig, är den ännu inte helt klarlagd. Explosionen i popularitet av aktigrafi och bärbara enheter, ger en unik möjlighet att förstå detta förhållande. För att utnyttja denna informationskälla krävs att nya verktyg utvecklas för att underlätta datadriven forskning för rekommendationer om sömn och aktivitet hos patienter. I det här dokumentet utforskar vi användningen av djupinlärning för att bygga modeller för sömnkvalitetsprognoser baserade på aktigrafidata. Vi använder först djupinlärning som en ren modell byggnad enhet genom att utföra mänsklig aktivitet igenkänning (HAR) på rå sensor data, och med hjälp av djupinlärning för att bygga sömn förutsägelse modeller. Vi jämför de djupt lärande modellerna med dem som bygger med klassiska metoder, d.v.s. logistisk regression, stöd vektormaskiner, slumpmässig skog och adaboost. För det andra utnyttjar vi fördelen med djupinlärning med dess förmåga att hantera dataset med hög dimension. Vi utforskar flera djupinlärningsmodeller på den råa bärbara sensorutgången utan att utföra HAR eller någon annan funktionsutdragning. Våra resultat visar att med hjälp av ett konvolutionellt neuralt nätverk på råa bärbar utrustning förbättrar det prediktiva värdet av sömnkvalitet från fysisk aktivitet, med ytterligare 8% jämfört med toppmoderna icke-djup inlärningsmetoder [1], som i sig visar en 15% förbättring jämfört med nuvarande praxis [2]. Dessutom eliminerar djupinlärning på rådata behovet av förbehandling av data och förenklar det övergripande arbetsflödet för att analysera aktigrafidata för sömn- och fysisk aktivitetsforskning.
De senaste verken REF har försökt använda Actigraphy data för att kvantifiera sömnkvalitet med hjälp av djupt lärande.
Impact of Physical Activity on Sleep:A Deep Learning Based Exploration
{'venue': 'JMIR Mhealth Uhealth 2016;4(4):e125', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}