論文の概要: Classifying sleep-wake stages through recurrent neural networks using pulse oximetry signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03382v1
• Date: Fri, 7 Aug 2020 21:43:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 01:56:16.838169
• Title: Classifying sleep-wake stages through recurrent neural networks using pulse oximetry signals
• Title（参考訳）: パルスオキシメトリー信号を用いたリカレントニューラルネットワークによる睡眠覚醒段階の分類
• Authors: Ramiro Casal, Leandro E. Di Persia, Gast\'on Schlotthauer
• Abstract要約: 自律神経系の調節は睡眠段階によって変化する。 我々はこれらの変化を利用して、覚醒または睡眠中の睡眠段階をパルスオキシメータ信号を用いて分類する。 心拍数と末梢酸素飽和信号にリカレントニューラルネットワークを適用し,30秒毎に睡眠ステージを分類した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The regulation of the autonomic nervous system changes with the sleep stages causing variations in the physiological variables. We exploit these changes with the aim of classifying the sleep stages in awake or asleep using pulse oximeter signals. We applied a recurrent neural network to heart rate and peripheral oxygen saturation signals to classify the sleep stage every 30 seconds. The network architecture consists of two stacked layers of bidirectional gated recurrent units (GRUs) and a softmax layer to classify the output. In this paper, we used 5000 patients from the Sleep Heart Health Study dataset. 2500 patients were used to train the network, and two subsets of 1250 were used to validate and test the trained models. In the test stage, the best result obtained was 90.13% accuracy, 94.13% sensitivity, 80.26% specificity, 92.05% precision, and 84.68% negative predictive value. Further, the Cohen's Kappa coefficient was 0.74 and the average absolute error percentage to the actual sleep time was 8.9%. The performance of the proposed network is comparable with the state-of-the-art algorithms when they use much more informative signals (except those with EEG).
• Abstract（参考訳）: 自律神経系の調節は、生理的変数の変化を引き起こす睡眠段階によって変化する。 我々はこれらの変化を利用して、覚醒または睡眠中の睡眠段階をパルスオキシメータ信号を用いて分類する。 心拍数と末梢酸素飽和信号にリカレントニューラルネットワークを適用し,30秒毎に睡眠ステージを分類した。 ネットワークアーキテクチャは、双方向ゲートリカレントユニット(grus)の2つのスタック層と、出力を分類するためのsoftmax層で構成される。 本研究では,Sleep Heart Health Studyデータセットから5000人の患者を用いた。 2500人の患者がネットワークのトレーニングに使われ、1250の2つのサブセットがトレーニングされたモデルの検証とテストに使用された。 テスト段階では、90.13%の精度、94.13%の感度、80.26%の特異性、92.05%の精度、84.68%の負の予測値が得られた。 さらに、コーエンのカッパ係数は 0.74 であり、実際の睡眠時間に対する絶対誤差率は 8.9% であった。 提案するネットワークの性能は、より情報的な信号(EEGを除く)を使用する場合の最先端のアルゴリズムに匹敵する。

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