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J-GLOBAL ID：201702223784297549   整理番号：17A1772568

EEG記録に機械学習アルゴリズムを適用した自動睡眠段階分類【Powered by NICT】

Automatic Sleep Stage Classification Applying Machine Learning Algorithms on EEG Recordings

著者 (7件)： Chriskos Panteleimon ,  Kaitalidou Dimitra S. ,  Karakasis Georgios ,  Frantzidis Christos ,  Gkivogkli Polyxeni T. ,  Bamidis Panagiotis ,  Kourtidou-Papadeli Chrysoula
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CBMS  ページ： 435-439  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： 本論文では,脳波(EEG)データに基づく自動睡眠段階分類に対する新しいアプローチを開発することに焦点を当てた。提案した方法は,睡眠脳波データに適用した同期尤度とグラフ理論の指標のような現代数学的ツールを採用した。導出した特徴は,三つの異なる機械学習技術,すなわちk最近傍,サポートベクトルマシン,ニューラルネットワークに適合させた。比較性能の評価は,精度に応じて調べた。興味深いことに,サポートベクトルマシンは,89.07%,最大可能精度睡眠段階分類のための適切な方法としてそれをすることを達成した。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： *学習アルゴリズム ,  グラフ理論 ,  ニューラルネットワーク ,  サポートベクトルマシン ,  *脳波
準シソーラス用語： 機械学習技術 ,  尤度 ,  睡眠脳波 ,  *睡眠相 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： EEG記録 ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  睡眠段階 ,  分類