論文の概要: SomnNET: An SpO2 Based Deep Learning Network for Sleep Apnea Detection in Smartwatches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11468v1
• Date: Wed, 25 Aug 2021 20:49:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-28 02:50:54.937787
• Title: SomnNET: An SpO2 Based Deep Learning Network for Sleep Apnea Detection in Smartwatches
• Title（参考訳）: SomnNET: スマートウォッチの睡眠時無呼吸検出のためのSpO2ベースのディープラーニングネットワーク
• Authors: Arlene John, Koushik Kumar Nundy, Barry Cardiff, Deepu John
• Abstract要約: 末梢酸素飽和信号から睡眠時無呼吸症候群(呼吸障害)を検出する新しい方法について検討した。 そこで,SomnNETと呼ぶ1次元畳み込みニューラルネットワークを開発した。 このネットワークは97.08%の精度を示し、いくつかの低分解能アパネ検出法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2116198597240846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The abnormal pause or rate reduction in breathing is known as the sleep-apnea hypopnea syndrome and affects the quality of sleep of an individual. A novel method for the detection of sleep apnea events (pause in breathing) from peripheral oxygen saturation (SpO2) signals obtained from wearable devices is discussed in this paper. The paper details an apnea detection algorithm of a very high resolution on a per-second basis for which a 1-dimensional convolutional neural network -- which we termed SomnNET -- is developed. This network exhibits an accuracy of 97.08% and outperforms several lower resolution state-of-the-art apnea detection methods. The feasibility of model pruning and binarization to reduce the computational complexity is explored. The pruned network with 80% sparsity exhibited an accuracy of 89.75%, and the binarized network exhibited an accuracy of 68.22%. The performance of the proposed networks is compared against several state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: 呼吸の異常停止または速度低下は睡眠時無呼吸症候群と呼ばれ、個人の睡眠の質に影響する。 本稿では,ウェアラブルデバイスから得られる末梢酸素飽和(SpO2)信号から睡眠時無呼吸現象(呼吸時ポーズ)を検出する新しい手法について述べる。 論文では、SomnNETと呼ばれる1次元畳み込みニューラルネットワークが開発された秒単位の超高分解能のアパネ検出アルゴリズムについて詳述する。 このネットワークは97.08%の精度を示し、いくつかの低分解能アパネ検出法より優れている。 計算複雑性を低減するためのモデルプルーニングとバイナライズの実現可能性について検討した。 80%のスパーシティを有するプルーニングネットワークは89.75%の精度を示し、バイナリ化ネットワークは68.22%の精度を示した。 提案したネットワークの性能は、いくつかの最先端アルゴリズムと比較される。

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