論文の概要: Enhancing Healthcare with EOG: A Novel Approach to Sleep Stage Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03757v1
• Date: Mon, 25 Sep 2023 16:23:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-15 14:59:58.776876
• Title: Enhancing Healthcare with EOG: A Novel Approach to Sleep Stage Classification
• Title（参考訳）: EOGによるヘルスケアの強化:睡眠段階分類の新しいアプローチ
• Authors: Suvadeep Maiti, Shivam Kumar Sharma, Raju S. Bapi
• Abstract要約: EOG信号を用いた自動睡眠ステージ分類に革新的アプローチを導入し、脳波データ取得に伴う不快感と非現実性に対処する。 提案するSE-Resnet-Transformerモデルは、生のEOG信号から5つの異なる睡眠ステージを正確に分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.565361244756411
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce an innovative approach to automated sleep stage classification using EOG signals, addressing the discomfort and impracticality associated with EEG data acquisition. In addition, it is important to note that this approach is untapped in the field, highlighting its potential for novel insights and contributions. Our proposed SE-Resnet-Transformer model provides an accurate classification of five distinct sleep stages from raw EOG signal. Extensive validation on publically available databases (SleepEDF-20, SleepEDF-78, and SHHS) reveals noteworthy performance, with macro-F1 scores of 74.72, 70.63, and 69.26, respectively. Our model excels in identifying REM sleep, a crucial aspect of sleep disorder investigations. We also provide insight into the internal mechanisms of our model using techniques such as 1D-GradCAM and t-SNE plots. Our method improves the accessibility of sleep stage classification while decreasing the need for EEG modalities. This development will have promising implications for healthcare and the incorporation of wearable technology into sleep studies, thereby advancing the field's potential for enhanced diagnostics and patient comfort.
• Abstract（参考訳）: EOG信号を用いた自動睡眠ステージ分類に革新的アプローチを導入し、脳波データ取得に伴う不快感と非現実性に対処する。 さらに、このアプローチはこの分野では未実装であり、新しい洞察と貢献の可能性を強調している点にも注意が必要だ。 提案するSE-Resnet-Transformerモデルは,生のEOG信号から5つの異なる睡眠ステージを正確に分類する。 一般に利用可能なデータベース(SleepEDF-20、SleepEDF-78、SHHS)の大規模な検証は、それぞれ74.72、70.63、69.26のマクロF1スコアで注目すべきパフォーマンスを示している。 我々のモデルは、睡眠障害研究の重要な側面であるREM睡眠の同定に優れている。 また,1D-GradCAMやt-SNEプロットなどの手法を用いて,モデルの内部メカニズムについて考察する。 脳波モダリティの必要性を低減しつつ、睡眠段階分類のアクセシビリティを向上させる。 この開発は、医療と睡眠研究へのウェアラブル技術の導入に有望な意味を持ち、診断と患者の快適性を高めるための分野の可能性を前進させる。

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