Vi använde konvolutionella neurala nätverk (CNN) för automatisk vilostegsscoring baserad på enkanalselektroencefalografi (EEG) för att lära sig uppgiftsspecifika filter för klassificering utan att använda tidigare domänkunskap. Vi använde ett öppet tillgängligt dataset från 20 friska unga vuxna för utvärdering och tillämpade 20-faldig korsvalidering. Vi använde klassbalanserad slumpmässig provtagning inom stokastisk lutning nedstigning (SGD) optimering av CNN för att undvika skev prestanda till förmån för de mest representerade sömnstadier. Vi uppnådde hög genomsnittlig F1-poäng (81%, intervall 79-83%), genomsnittlig noggrannhet över individuella sömnstadier (82%, intervall 80-84%) och total noggrannhet (74%, intervall 71-76%) för alla individer. Genom att analysera och visualisera de filter som vår CNN lär oss, fann vi att regler som lärts av filtren motsvarar sömscoring kriterier i American Academy of Sleep Medicine (AASM) handbok som mänskliga experter följer. Vår metods prestanda är balanserad mellan olika klasser och våra resultat är jämförbara med toppmoderna metoder med handgjorda funktioner. Vi visar att utan att använda tidigare domänkunskap kan ett CNN automatiskt lära sig att skilja mellan olika normala sömnstadier.
ANN i form av konvolutionella neurala nätverk (CNN) nyligen appliceras på rå sömn EEG genom REF.
Automatic Sleep Stage Scoring with Single-Channel EEG Using Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}