論文の概要: SleepFM: Multi-modal Representation Learning for Sleep Across Brain Activity, ECG and Respiratory Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17766v1
• Date: Tue, 28 May 2024 02:43:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 22:32:09.534439
• Title: SleepFM: Multi-modal Representation Learning for Sleep Across Brain Activity, ECG and Respiratory Signals
• Title（参考訳）: スリープFM:脳活動、心電図、呼吸信号の横断的な睡眠のためのマルチモーダル表現学習
• Authors: Rahul Thapa, Bryan He, Magnus Ruud Kjaer, Hyatt Moore, Gauri Ganjoo, Emmanuel Mignot, James Zou,
• Abstract要約: 睡眠は、脳、心臓、呼吸活動を記録する様々なモードを通して評価される複雑な生理的過程である。 睡眠分析のための最初のマルチモーダル基礎モデルであるSleepFMを開発した。 コントラスト学習のための新しい一対一アプローチにより、下流タスク性能が大幅に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.416001617612658
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sleep is a complex physiological process evaluated through various modalities recording electrical brain, cardiac, and respiratory activities. We curate a large polysomnography dataset from over 14,000 participants comprising over 100,000 hours of multi-modal sleep recordings. Leveraging this extensive dataset, we developed SleepFM, the first multi-modal foundation model for sleep analysis. We show that a novel leave-one-out approach for contrastive learning significantly improves downstream task performance compared to representations from standard pairwise contrastive learning. A logistic regression model trained on SleepFM's learned embeddings outperforms an end-to-end trained convolutional neural network (CNN) on sleep stage classification (macro AUROC 0.88 vs 0.72 and macro AUPRC 0.72 vs 0.48) and sleep disordered breathing detection (AUROC 0.85 vs 0.69 and AUPRC 0.77 vs 0.61). Notably, the learned embeddings achieve 48% top-1 average accuracy in retrieving the corresponding recording clips of other modalities from 90,000 candidates. This work demonstrates the value of holistic multi-modal sleep modeling to fully capture the richness of sleep recordings. SleepFM is open source and available at https://github.com/rthapa84/sleepfm-codebase.
• Abstract（参考訳）: 睡眠は、脳、心臓、呼吸活動を記録する様々なモードを通して評価される複雑な生理的過程である。 マルチモーダル睡眠記録を10万時間以上使用した14,000人以上の参加者を対象に,大規模なポリソノグラフィーデータセットをキュレートした。 この広範なデータセットを活用して、睡眠分析のための最初のマルチモーダル基礎モデルであるSleepFMを開発した。 コントラスト学習のための新しい一対一の手法は、標準対のコントラスト学習の表現と比較して、ダウンストリームのタスク性能を著しく向上させることを示す。 睡眠段階分類(macro AUROC 0.88 vs 0.72 and macro AUPRC 0.72 vs 0.48)と睡眠障害呼吸検出(AUROC 0.85 vs 0.69 and AUPRC 0.77 vs 0.61)において、SleepFMの学習埋め込みに基づいてトレーニングされたロジスティック回帰モデルは、エンドツーエンドのトレーニングされた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)よりも優れている。 特に、学習した埋め込みは、90,000人の候補者から他のモダリティの録音クリップを検索する際に、平均48%のトップ1の精度を達成する。 この研究は、睡眠記録の豊かさを完全に捉えるために、総合的なマルチモーダル睡眠モデリングの価値を示す。 SleepFMはオープンソースでhttps://github.com/rthapa84/sleepfm-codebase.comから入手できる。

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