Automatisk sömn iscensättning har ofta behandlats som ett enkelt klassificeringsproblem som syftar till att bestämma märkningen av individuella målpolysomnografi (PSG) epoker en i taget. I detta arbete tar vi itu med uppgiften som en sekvens-till-sekvens klassificering problem som tar emot en sekvens av flera epoker som ingång och klassificerar alla sina etiketter på en gång. För detta ändamål föreslår vi en hierarkisk återkommande neurala nätverk som heter SeqSleepNet 1. Nivån för behandling av nätverksepoken består av ett filterbanksskikt som är skräddarsytt för att lära sig frekvensdomänfilter för förbehandling och ett uppmärksamhetsbaserat återkommande skikt utformat för kortsiktig sekventiell modellering. På sekvensbehandlingsnivån placeras ett återkommande skikt ovanpå de inlärda epokvisa funktionerna för långsiktig modellering av sekventiella epoker. Klassificeringen utförs sedan på utmatningsvektorerna vid varje steg i det översta återkommande skiktet för att producera sekvensen av utmatningsetiketter. Trots att vi är hierarkiska lägger vi fram en strategi för att utbilda nätverket från början till slut. Vi visar att det föreslagna nätverket överträffar den senaste tekniken och uppnår en övergripande noggrannhet, makro F1-poäng och Cohens kappa på 87,1 %, 83,3 % och 0,815 på en allmänt tillgänglig datauppsättning med 200 försökspersoner. Index Terms-automatisk sömn iscensättning, hierarkiska återkommande neurala nätverk, end-to-end, sekvens-till-sekvens.
State-of-the art nätverksmodell-SeqSleepNet REF bearbetar flera epoker och outputs sömn etiketter alla på en gång med hjälp av end-to-end Hierarchical Recurrent Neural Networks.
SeqSleepNet: End-to-End Hierarchical Recurrent Neural Network for Sequence-to-Sequence Automatic Sleep Staging
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}