論文の概要: Sleep Quality Prediction from Wearables using Convolution Neural
Networks and Ensemble Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06028v1
- Date: Wed, 8 Mar 2023 18:08:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-13 14:24:55.526639
- Title: Sleep Quality Prediction from Wearables using Convolution Neural
Networks and Ensemble Learning
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークとアンサンブル学習を用いたウェアラブルの睡眠品質予測
- Authors: Ozan K{\i}l{\i}\c{c}, Berrenur Saylam, \"Ozlem Durmaz \.Incel
- Abstract要約: 睡眠は、日々のパフォーマンス、幸福、生活の質に影響を与える最も重要な要因の一つである。
カメラの記録や画像からの状態を抽出する代わりに、手首に装着したデバイスは加速度計、心拍数、心拍変動センサーを介して直接測定することができる。
測定された特徴は、就寝時間、就寝時間、就寝時間、就寝時間、就寝時間、覚醒後就寝時間である。
- 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: Sleep is among the most important factors affecting one's daily performance,
well-being, and life quality. Nevertheless, it became possible to measure it in
daily life in an unobtrusive manner with wearable devices. Rather than camera
recordings and extraction of the state from the images, wrist-worn devices can
measure directly via accelerometer, heart rate, and heart rate variability
sensors. Some measured features can be as follows: time to bed, time out of
bed, bedtime duration, minutes to fall asleep, and minutes after wake-up. There
are several studies in the literature regarding sleep quality and stage
prediction. However, they use only wearable data to predict or focus on the
sleep stage. In this study, we use the NetHealth dataset, which is collected
from 698 college students' via wearables, as well as surveys. Recently, there
has been an advancement in deep learning algorithms, and they generally perform
better than conventional machine learning techniques. Among them, Convolutional
Neural Networks (CNN) have high performances. Thus, in this study, we apply
different CNN architectures that have already performed well in the human
activity recognition domain and compare their results. We also apply Random
Forest (RF) since it performs best among the conventional methods. In future
studies, we will compare them with other deep learning algorithms.
- Abstract（参考訳）: 睡眠は日常生活、幸福、生活の質に影響を与える最も重要な要因である。
それにもかかわらず、ウェアラブルデバイスを使って日常的に測定することが可能になった。
カメラの記録や画像からの状態を抽出する代わりに、手首に装着したデバイスは加速度計、心拍数、心拍変動センサーを介して直接測定することができる。
測定された特徴は、就寝時間、就寝時間、就寝時間、就寝時間、就寝時間、起床後数分である。
睡眠の質とステージ予測に関する文献にはいくつかの研究がある。
しかし、睡眠ステージを予測または集中するために、ウェアラブルデータのみを使用する。
本研究では,ウェアラブルを用いた698人の大学生を対象に,nethealthデータセットを用いて調査を行った。
近年,ディープラーニングアルゴリズムが進歩し,従来の機械学習技術よりも性能が向上している。
その中でも畳み込みニューラルネットワーク(cnn)は高性能である。
そこで本研究では,人間の活動認識領域ですでによく機能している異なるCNNアーキテクチャを適用し,その結果を比較した。
また,従来手法の中では最良であるランダムフォレスト(RF)を適用した。
今後の研究では、これらを他のディープラーニングアルゴリズムと比較する。
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