論文の概要: Clustering and Data Augmentation to Improve Accuracy of Sleep Assessment and Sleep Individuality Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10299v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 07:02:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:16:48.399381
• Title: Clustering and Data Augmentation to Improve Accuracy of Sleep Assessment and Sleep Individuality Analysis
• Title（参考訳）: 睡眠評価と睡眠個人性分析の精度向上のためのクラスタリングとデータ拡張
• Authors: Shintaro Tamai, Masayuki Numao, Ken-ichi Fukui,
• Abstract要約: 本研究の目的は,就寝時の頻繁な動きによる睡眠不足など,エビデンスに基づく評価を提供する機械学習ベースの睡眠評価モデルを構築することである。 睡眠音イベントの抽出,VAEを用いた潜時表現の抽出,GMMによるクラスタリング,主観的睡眠評価のためのLSTMトレーニングは94.8%の精度で睡眠満足度を識別した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9662978733004597
• License:
• Abstract: Recently, growing health awareness, novel methods allow individuals to monitor sleep at home. Utilizing sleep sounds offers advantages over conventional methods like smartwatches, being non-intrusive, and capable of detecting various physiological activities. This study aims to construct a machine learning-based sleep assessment model providing evidence-based assessments, such as poor sleep due to frequent movement during sleep onset. Extracting sleep sound events, deriving latent representations using VAE, clustering with GMM, and training LSTM for subjective sleep assessment achieved a high accuracy of 94.8% in distinguishing sleep satisfaction. Moreover, TimeSHAP revealed differences in impactful sound event types and timings for different individuals.
• Abstract（参考訳）: 近年、健康意識の高まりにより、個人が自宅で睡眠をモニターする新しい方法が生まれている。 睡眠音の利用は、スマートウォッチのような従来の方法よりも利点があり、非侵襲的であり、様々な生理的活動を検出することができる。 本研究の目的は,就寝時の頻繁な動きによる睡眠不足など,エビデンスに基づく評価を提供する機械学習ベースの睡眠評価モデルを構築することである。 睡眠音イベントの抽出,VAEを用いた潜時表現の導出,GMMによるクラスタリング,主観的睡眠評価のためのLSTM訓練は94.8%の精度で睡眠満足度を識別した。 さらに、TimeSHAPは、衝撃的な音のイベントタイプと、異なる個人に対するタイミングの違いを明らかにした。

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