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J-GLOBAL ID：201902214884332111   整理番号：19A1937019

ハイブリッドニューラルネットワークに基づく新しい睡眠段階アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Novel Sleep Staging Algorithm Based on Hybrid Neural Network

著者 (3件)： Hao Jingwei (Information System and Security & Countermeasures Experimental Center, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China) ,  Luo Senlin (Information System and Security & Countermeasures Experimental Center, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China) ,  Pan Limin (Information System and Security & Countermeasures Experimental Center, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICEIEC  ページ： 158-161  発行年： 2019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,今日の社会における人々によって次第に重要な問題になり,睡眠の質の判断には,被験者の睡眠段階をすべて夜間に段階的にする必要があり,医師は,多くの時間とエネルギーを段階的睡眠に費やす必要がある。中国における医療資源の不足,小さな問題の比率,本論文は,ハイブリッドニューラルネットワークに基づく新しい睡眠段階化アルゴリズムを提案して,このアルゴリズムを睡眠のデータ,ハイブリッドニューラルネットワーク訓練によって収集することができた。提案したハイブリッドニューラルネットワークモデルは,主に2つの部分を含んでいる:畳込みニューラルネットワークに基づく特徴学習と抽出段階,および短いおよび長い時間記憶ネットワークの睡眠シーケンス規則に基づく学習段階。訓練されたハイブリッドニューラルネットワークは,単一チャネルEEGに基づく自動睡眠ステージを実行することができて,睡眠状態図を作り出すことができる。提案したアルゴリズムをSleep-EDFデータベースでテストし,Sleepステージングの精度は92.21%に達した。結果は,提案したアルゴリズムが,データにおけるより高いノイズの事例において,より高い精度とより良いロバスト性を持つことを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 状態図 ,  ロバスト性 ,  *ネットワーク ,  データベース ,  *アルゴリズム ,  雑音 ,  学習 ,  医師 ,  *ニューラルネットワーク ,  チャネル
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  神経回路網モデル ,  被験者 ,  睡眠の質 ,  *睡眠相 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネットワーク ,  睡眠段階 ,  アルゴリズム