論文の概要: SalientSleepNet: Multimodal Salient Wave Detection Network for Sleep Staging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13864v1
• Date: Mon, 24 May 2021 16:32:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-06 08:55:16.791264
• Title: SalientSleepNet: Multimodal Salient Wave Detection Network for Sleep Staging
• Title（参考訳）: SalientSleepNet:スリープステージングのためのマルチモーダルサルエント波検出ネットワーク
• Authors: Ziyu Jia, Youfang Lin, Jing Wang, Xuehui Wang, Peiyi Xie and Yingbin Zhang
• Abstract要約: 本研究では睡眠時ステージングのためのサージェント波検出ネットワークであるSalientSleepNetを提案する。 2つの独立した$rm U2$-likeストリームで構成され、マルチモーダルデータから有能な特徴を抽出する。 2つのデータセットの実験では、SalientSleepNetが最先端のベースラインを上回っていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.269152939137854
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sleep staging is fundamental for sleep assessment and disease diagnosis. Although previous attempts to classify sleep stages have achieved high classification performance, several challenges remain open: 1) How to effectively extract salient waves in multimodal sleep data; 2) How to capture the multi-scale transition rules among sleep stages; 3) How to adaptively seize the key role of specific modality for sleep staging. To address these challenges, we propose SalientSleepNet, a multimodal salient wave detection network for sleep staging. Specifically, SalientSleepNet is a temporal fully convolutional network based on the $\rm U^2$-Net architecture that is originally proposed for salient object detection in computer vision. It is mainly composed of two independent $\rm U^2$-like streams to extract the salient features from multimodal data, respectively. Meanwhile, the multi-scale extraction module is designed to capture multi-scale transition rules among sleep stages. Besides, the multimodal attention module is proposed to adaptively capture valuable information from multimodal data for the specific sleep stage. Experiments on the two datasets demonstrate that SalientSleepNet outperforms the state-of-the-art baselines. It is worth noting that this model has the least amount of parameters compared with the existing deep neural network models.
• Abstract（参考訳）: 睡眠ステージングは睡眠アセスメントと病気の診断に欠かせない。 睡眠段階を分類する試みは高い評価を得たが,1) 多モード睡眠データから塩分波を効果的に抽出する方法,2)睡眠段階間での多スケール遷移規則の捉え方,3)睡眠段階における特定のモードの重要な役割を適応的に把握する方法,などが課題である。 そこで本研究では,睡眠ステージングのためのマルチモーダルサルエント波検出ネットワークであるsalientsleepnetを提案する。 具体的には、SalientSleepNetは、コンピュータビジョンにおける有能なオブジェクト検出のために提案された$\rm U^2$-Netアーキテクチャに基づく、時間的完全畳み込みネットワークである。 主に2つの独立な$\rm U^2$-likeストリームで構成され、それぞれ多モードデータから有意な特徴を抽出する。 一方、マルチスケール抽出モジュールは、睡眠ステージ間のマルチスケール遷移ルールをキャプチャするように設計されている。 また、特定の睡眠段階における多モードデータから貴重な情報を適応的に取得する多モードアテンションモジュールを提案する。 2つのデータセットの実験は、SalientSleepNetが最先端のベースラインを上回っていることを示している。 このモデルは、既存のディープニューラルネットワークモデルと比較してパラメータが最小である点に注意が必要だ。

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