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J-GLOBAL ID：202102286320454635   整理番号：21A1869853

深い1次元畳込みニューラルネットワークと隠れMarkovモデルを学習する単一チャネルEEGに基づく自動睡眠段階分類方法【JST・京大機械翻訳】

A single-channel EEG based automatic sleep stage classification method leveraging deep one-dimensional convolutional neural network and hidden Markov model

著者 (4件)： Yang Bufang (School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210008, China) ,  Zhu Xilin (School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210008, China) ,  Liu Yitian (School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210008, China) ,  Liu Hongxing (School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210008, China)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 68  ページ： Null  発行年： 2021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)

抄録/ポイント： 睡眠段階分類は睡眠を分析し,睡眠関連障害を診断するための必須のプロセスである。専門家の視覚検査による睡眠ステージングは労働集約的タスクであり,主観的エラーの傾向がある。本論文では,1D-CNN-HMMと呼ばれる単一チャネルEEGベース自動睡眠段階分類モデルを提案した。著者らの1D-CNN-HMMは,深い一次元畳込みニューラルネットワーク(1D-CNN)と隠れMarkovモデル(HMM)を結合した。被験者毎の分類のために,1D-CNNを,時代ごとの分類とHMMに活用した。1D-CNN-HMMモデルの主なアイデアは,生EEGから特徴を自動的に抽出できる1D-CNNの利点と,隣接EEG時代の情報の前に睡眠段階遷移を利用できるHMMを利用することである。著者の知る限りでは,これは自動睡眠ステージングタスクにおいてHMMと結合した1D-CNNの最初の実装である。睡眠-EDFxデータセットおよびDRM-SUBデータセットを用い,モデル評価のための被験者独立試験を行なった。実験結果は,1D-CNN-HMMの全体的精度とカッパ係数が,睡眠-EDFxデータセットからFpz-OzチャネルEEGで83.98%と0.78を達成し,DRM-SUBデータセットからCz-A1チャネルEEGで81.68%と0.74を達成したことを示した。1D-CNN-HMMの全体的精度とカッパ係数は,2つのデータセットに関して他の既存の方法より優れていた。さらに,1D-CNN-HMMのパークラス性能は,p<0.05のS1とREM睡眠ステージで1D-CNNより有意に高かった。著者らの1D-CNN-HMMは,2つのデータセットに関して他の既存の方法より優れていた。結果はまた,HMMがS1とREMステージの性能を改善することによって,1D-CNNの分類性能を改善することを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *一次元 ,  レム睡眠 ,  チャネル ,  視覚検査 ,  *隠れMarkovモデル
準シソーラス用語： *睡眠相 ,  被験者 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 睡眠段階分類 ,  脳波 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  隠れMarkovモデル ,  被験者に依存しない試験

分類 (3件)： 動物生理一般  (EJ02010E) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (8件)： 1次元 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  隠れMarkovモデル ,  学習 ,  チャネル ,  EEG ,  睡眠段階 ,  分類方法