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J-GLOBAL ID:202102260238516126   整理番号:21A3174725

臨床適用性とロバスト性に関する心肺信号からの自動睡眠病期分類の研究【JST・京大機械翻訳】

Investigation of automated sleep staging from cardiorespiratory signals regarding clinical applicability and robustness
著者 (6件):
資料名:
巻: 71  号: PA  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: W3347A  ISSN: 1746-8094  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,入力信号として心臓呼吸時系列を用いた最新の機械学習法を用いた自動睡眠ステージ分類器を示した。(1)分類品質がいかに得られるか,(2)入力データにおける変動がどのように結果に影響するか,および(3)提案した分類器モデルを拡張することが医療診断の基礎としてどのように機能できるかを調べた。胸部呼吸努力から心電図と呼吸から呼吸間隔までのR-to-R間隔を抽出した。著者らの分析は,睡眠心臓健康研究からの5036人の患者を使用して,998人のランダム患者は,独立のホールアウトテストデータとして役立った。モデルアーキテクチャは畳み込みと再帰層から成る。予測睡眠図から,提案モデルが医療診断の基礎として役立つかどうかを推定するために睡眠計量を計算した。さらに,RR間隔データと訓練された新モデルを修正して,異なるデータソースと結果としての分類品質に対するロバスト性を調べた。提案方法は,Wakefuless,NREMおよびREMを区別するために0.80のCohenのカッパスコアをもたらし,それはほとんど完全な分類と考えられる。さらに,提案方法は,異なるデータ源に関して非常にロバストである。著者らは,著者らの予測から計算したいくつかの要約睡眠計量が信頼性が高い(例えば,睡眠効率)が,しかしながら,むしろ信頼性が低い(例えば,深い睡眠の割合)ことを見出した。著者らの結果は,睡眠ステージングのための提案方法の適用性とロバスト性を実証した。さらに,それらは,スコアリング精度だけでなく,睡眠メトリックスも考慮するための要求を強調する。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
生体計測  ,  呼吸器の診断 

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