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J-GLOBAL ID：201702213876655613   整理番号：17A1037465

袋詰め木アルゴリズムを用いたCW Dopplerレーダによる睡眠段階分類【Powered by NICT】

Sleep stages classification by CW Doppler radar using bagged trees algorithm

著者 (6件)： Zhang Li (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, 210094, China) ,  Xiong Junjun (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, 210094, China) ,  Zhao Heng (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, 210094, China) ,  Hong Hong (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, 210094, China) ,  Zhu Xiaohua (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, 210094, China) ,  Li Changzhi (Department of Electrical and Computer Engineering, Texas Tech University, Lubbock, 79409, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： RadarConf17  ページ： 0788-0791  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 睡眠の質は健康と生活の質に大きな影響を及ぼす。睡眠ステージの分類を睡眠の質を管理するための非常に重要である。本論文では,連続波(CW)Dopplerレーダによる袋詰め木分類器に基づく睡眠段階を分類するための方法を提案した。実験では,睡眠ポリグラフ(PSG)終夜の睡眠レーダ信号から抽出した九つの特徴のラベルを得るために依頼した。四種類ツリー分類の覚醒,レム睡眠(REM),浅い睡眠および深い睡眠を分類するための機械学習アルゴリズムとして選択した。10倍交差検証法は,分類性能を調べるために用いた。PSG結果と比較して,袋詰め木分類器を四つの分類器の中で最良の分類精度を示した。基本学習器の適切なパラメータを用いて,正診率は78.6%に改善できた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： レム睡眠 ,  学習 ,  *Dopplerレーダ ,  *アルゴリズム ,  学習アルゴリズム ,  *レーダ ,  交差検証法 ,  クオリティオブライフ ,  ポリソムノグラフィー ,  連続波
準シソーラス用語： 診断精度 ,  分類精度 ,  健康 ,  睡眠の質 ,  *睡眠相 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 袋詰め ,  木 ,  アルゴリズム ,  CW ,  Dopplerレーダ ,  睡眠段階 ,  分類