論文の概要: Generalizable Sleep Staging via Multi-Level Domain Alignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05363v4
- Date: Thu, 11 Jul 2024 07:38:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 23:27:37.524940
- Title: Generalizable Sleep Staging via Multi-Level Domain Alignment
- Title（参考訳）: マルチレベルドメインアライメントによる一般化型睡眠安定度
- Authors: Jiquan Wang, Sha Zhao, Haiteng Jiang, Shijian Li, Tao Li, Gang Pan,
- Abstract要約: 本稿では、自動睡眠ステージングにドメイン一般化を導入し、一般化可能な睡眠ステージングの課題を提案する。
既存の領域一般化手法に着想を得て,機能アライメントの考え方を採用し,SleepDGと呼ばれるフレームワークを提案する。
SleepDGは5つの公開データセットで検証され、最先端のパフォーマンスを達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.81540059770533
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Automatic sleep staging is essential for sleep assessment and disorder diagnosis. Most existing methods depend on one specific dataset and are limited to be generalized to other unseen datasets, for which the training data and testing data are from the same dataset. In this paper, we introduce domain generalization into automatic sleep staging and propose the task of generalizable sleep staging which aims to improve the model generalization ability to unseen datasets. Inspired by existing domain generalization methods, we adopt the feature alignment idea and propose a framework called SleepDG to solve it. Considering both of local salient features and sequential features are important for sleep staging, we propose a Multi-level Feature Alignment combining epoch-level and sequence-level feature alignment to learn domain-invariant feature representations. Specifically, we design an Epoch-level Feature Alignment to align the feature distribution of each single sleep epoch among different domains, and a Sequence-level Feature Alignment to minimize the discrepancy of sequential features among different domains. SleepDG is validated on five public datasets, achieving the state-of-the-art performance.
- Abstract（参考訳）: 自動睡眠ステージングは睡眠評価と障害診断に不可欠である。
既存のほとんどのメソッドは、特定のデータセットに依存しており、トレーニングデータとテストデータが同じデータセットから得られる、他の目に見えないデータセットに一般化するように制限されている。
本稿では、自動睡眠ステージングにドメイン一般化を導入し、データセットを表示不能にするためのモデル一般化能力を改善することを目的とした、一般化可能な睡眠ステージングの課題を提案する。
既存の領域一般化手法に着想を得て,機能アライメントの考え方を採用し,SleepDGと呼ばれるフレームワークを提案する。
睡眠時ステージングにおいて局所的な有意な特徴と逐次的な特徴の両方が重要であることを考慮し、エポックレベルとシーケンシャルレベルの特徴アライメントを組み合わせた多段階特徴アライメントを提案し、ドメイン不変の特徴表現を学習する。
具体的には,各ドメイン間の各睡眠時間の特徴分布を一致させるEpochレベルの特徴アライメントと,異なるドメイン間の連続的な特徴の相違を最小限に抑えるシーケンスレベルの特徴アライメントを設計する。
SleepDGは5つの公開データセットで検証され、最先端のパフォーマンスを達成する。
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