論文の概要: S4Sleep: Elucidating the design space of deep-learning-based sleep stage
classification models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06715v1
- Date: Tue, 10 Oct 2023 15:42:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-11 14:46:24.067942
- Title: S4Sleep: Elucidating the design space of deep-learning-based sleep stage
classification models
- Title(参考訳): S4Sleep:ディープラーニングベースの睡眠ステージ分類モデルの設計空間の解明
- Authors: Tiezhi Wang and Nils Strodthoff
- Abstract要約: 本研究では,エンコーダ・予測アーキテクチャの幅広いカテゴリにおける設計選択について検討する。
時系列およびスペクトログラム入力表現の両方に適用可能なロバストアーキテクチャを同定する。
これらのアーキテクチャは構造化状態空間モデルを積分成分として含み、統計的に性能が著しく向上する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.2618527387900083
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Scoring sleep stages in polysomnography recordings is a time-consuming task
plagued by significant inter-rater variability. Therefore, it stands to benefit
from the application of machine learning algorithms. While many algorithms have
been proposed for this purpose, certain critical architectural decisions have
not received systematic exploration. In this study, we meticulously investigate
these design choices within the broad category of encoder-predictor
architectures. We identify robust architectures applicable to both time series
and spectrogram input representations. These architectures incorporate
structured state space models as integral components, leading to statistically
significant advancements in performance on the extensive SHHS dataset. These
improvements are assessed through both statistical and systematic error
estimations. We anticipate that the architectural insights gained from this
study will not only prove valuable for future research in sleep staging but
also hold relevance for other time series annotation tasks.
- Abstract(参考訳): ポリソムノグラフィ記録における睡眠ステージのスコア付けは、有意なレート間変動に苦しむ時間のかかる作業である。
したがって、機械学習アルゴリズムの適用によるメリットがあると考えられる。
この目的のために多くのアルゴリズムが提案されているが、特定の重要なアーキテクチャ決定は体系的な調査を受けていない。
本研究では,エンコーダ・予測アーキテクチャの幅広いカテゴリにおいて,これらの設計選択を慎重に検討する。
時系列およびスペクトログラム入力表現の両方に適用可能なロバストアーキテクチャを同定する。
これらのアーキテクチャは構造化状態空間モデルを積分成分として含み、広範なSHHSデータセットの性能が統計的に著しく向上する。
これらの改善は統計的および系統的な誤差推定によって評価される。
本研究から得られたアーキテクチャ的洞察は,今後の睡眠ステージング研究に有用であるだけでなく,他の時系列アノテーションタスクとの関連性も期待できる。
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