論文の概要: MetaSleepLearner: A Pilot Study on Fast Adaptation of Bio-signals-Based Sleep Stage Classifier to New Individual Subject Using Meta-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04157v4
• Date: Tue, 10 Nov 2020 17:08:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 09:48:09.296588
• Title: MetaSleepLearner: A Pilot Study on Fast Adaptation of Bio-signals-Based Sleep Stage Classifier to New Individual Subject Using Meta-Learning
• Title（参考訳）: MetaSleepLearner:Meta-Learningを用いた生体信号に基づく睡眠段階分類器の新規被験者への適応に関する研究
• Authors: Nannapas Banluesombatkul, Pichayoot Ouppaphan, Pitshaporn Leelaarporn, Payongkit Lakhan, Busarakum Chaitusaney, Nattapong Jaimchariyatam, Ekapol Chuangsuwanich, Wei Chen, Huy Phan, Nat Dilokthanakul and Theerawit Wilaiprasitporn
• Abstract要約: モデル非依存メタラーニング(MAML)に基づく転移学習フレームワークMetaSleepLearnerを提案する。 従来のアプローチと比較すると、MetaSleepLearnerは5.4%から17.7%の改善を達成している。 これは、非伝統的な事前学習手法であるMAMLを調査した最初の研究であり、その結果、睡眠段階分類における人間と機械の協調が可能となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.451212330924447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Identifying bio-signals based-sleep stages requires time-consuming and tedious labor of skilled clinicians. Deep learning approaches have been introduced in order to challenge the automatic sleep stage classification conundrum. However, the difficulties can be posed in replacing the clinicians with the automatic system due to the differences in many aspects found in individual bio-signals, causing the inconsistency in the performance of the model on every incoming individual. Thus, we aim to explore the feasibility of using a novel approach, capable of assisting the clinicians and lessening the workload. We propose the transfer learning framework, entitled MetaSleepLearner, based on Model Agnostic Meta-Learning (MAML), in order to transfer the acquired sleep staging knowledge from a large dataset to new individual subjects. The framework was demonstrated to require the labelling of only a few sleep epochs by the clinicians and allow the remainder to be handled by the system. Layer-wise Relevance Propagation (LRP) was also applied to understand the learning course of our approach. In all acquired datasets, in comparison to the conventional approach, MetaSleepLearner achieved a range of 5.4\% to 17.7\% improvement with statistical difference in the mean of both approaches. The illustration of the model interpretation after the adaptation to each subject also confirmed that the performance was directed towards reasonable learning. MetaSleepLearner outperformed the conventional approaches as a result from the fine-tuning using the recordings of both healthy subjects and patients. This is the first work that investigated a non-conventional pre-training method, MAML, resulting in a possibility for human-machine collaboration in sleep stage classification and easing the burden of the clinicians in labelling the sleep stages through only several epochs rather than an entire recording.
• Abstract（参考訳）: 生体信号に基づく睡眠ステージの同定には、熟練臨床医の時間と手間がかかる。 自動睡眠ステージ分類に挑戦するために,ディープラーニングアプローチが導入された。 しかし, 個々の生体信号の相違により, 臨床医を自動システムに置き換えることは困難であり, 来院者ごとのモデル性能に矛盾が生じている。 そこで我々は, 臨床医を補助し, 作業負荷を軽減できる新しいアプローチの実現可能性を探ることを目的とした。 そこで我々は,獲得した睡眠ステージングの知識を大規模データセットから新たな個人に伝達するために,モデル非依存メタラーニング(MAML)に基づく移動学習フレームワークMetaSleepLearnerを提案する。 このフレームワークは、臨床医による少数の睡眠のエポックのラベル付けを要求され、残りはシステムによって処理される。 また,LRP(Layer-wise Relevance Propagation)も提案手法の学習過程の理解に役立てた。 全ての取得したデータセットにおいて、MetaSleepLearnerは従来のアプローチと比較して、両方のアプローチの平均の統計的な差で5.4\%から17.7\%の改善を達成した。 また,各科目への適応後のモデル解釈の図面からも,演奏が合理的な学習に向けられていることを確認した。 metasleeplearnerは、健常者と患者の双方の録音を用いた微調整の結果、従来のアプローチを上回った。 これは、非伝統的な事前学習方法であるMAMLを調査した最初の研究であり、その結果、睡眠段階分類における人間と機械の協調の可能性と、睡眠段階のラベル付けにおける臨床医の負担を、録音全体ではなく、何回かのエポックで緩和した。

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