文献
J-GLOBAL ID:202002276182763513
整理番号:20A1956906
TinySleepNet:生の単一チャネルEEGに基づく睡眠段階スコアリングのための効率的な深層学習モデル【JST・京大機械翻訳】
TinySleepNet: An Efficient Deep Learning Model for Sleep Stage Scoring based on Raw Single-Channel EEG
著者 (2件):
Supratak Akara
(Mahidol University,Faculty of Information and Communication Technology (ICT),Thailand)
,
Guo Yike
(Data Science Institute, Imperial College London,London,UK,SW7 2AZ)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2020
号:
EMBC
ページ:
641-644
発行年:
2020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)