論文の概要: Attentive Dilated Convolution for Automatic Sleep Staging using Force-directed Layout
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01962v2
- Date: Sun, 28 Sep 2025 22:54:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 22:32:18.69417
- Title: Attentive Dilated Convolution for Automatic Sleep Staging using Force-directed Layout
- Title（参考訳）: Force-directed Layout を用いた自動睡眠停止のための注意的拡張畳み込み法
- Authors: Md Jobayer, Md Mehedi Hasan Shawon, Tasfin Mahmud, Md. Borhan Uddin Antor, Arshad M. Chowdhury,
- Abstract要約: AttDiCNN(Attentive Dilated Convolutional Neural Network)と呼ばれる自動睡眠ステージ分類器を提案する。
ネットワークは、ローカル空間特徴抽出ネットワーク(LSFE)、時空間長期保持ネットワーク(S2TLR)、グローバル平均注意ネットワーク(G2A)の3つのモジュールで構成されている。
EDFX, HMC, NCHの3つのデータセットに対して, それぞれ98.56%, 99.66%, 99.08%の精度を達成し, 低計算を維持しながら, モデルの性能評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0874100424278175
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sleep stages play an important role in identifying sleep patterns and diagnosing sleep disorders. In this study, we present an automated sleep stage classifier called the Attentive Dilated Convolutional Neural Network (AttDiCNN), which uses deep learning methodologies to address challenges related to data heterogeneity, computational complexity, and reliable and automatic sleep staging. We employed a force-directed layout based on the visibility graph to capture the most significant information from the EEG signals, thereby representing the spatial-temporal features. The proposed network consists of three modules: the Localized Spatial Feature Extraction Network (LSFE), Spatio-Temporal-Temporal Long Retention Network (S2TLR), and Global Averaging Attention Network (G2A). The LSFE captures spatial information from sleep data, the S2TLR is designed to extract the most pertinent information in long-term contexts, and the G2A reduces computational overhead by aggregating information from the LSFE and S2TLR. We evaluated the performance of our model on three comprehensive and publicly accessible datasets, achieving state-of-the-art accuracies of 98.56%, 99.66%, and 99.08% for the EDFX, HMC, and NCH datasets, respectively, while maintaining a low computational complexity with 1.4 M parameters. Our proposed architecture surpasses existing methodologies in several performance metrics, thereby proving its potential as an automated tool for clinical settings.
- Abstract（参考訳）: 睡眠段階は睡眠パターンの同定と睡眠障害の診断に重要な役割を果たしている。
本研究では, 深層学習手法を用いて, データの不均一性, 計算複雑性, 信頼性と自動睡眠ステージングに関する課題に対処する, Attentive Dilated Convolutional Neural Network (AttDiCNN) と呼ばれる自動睡眠ステージ分類器を提案する。
脳波信号から最も重要な情報を抽出し,空間的特徴を表現するために,可視性グラフに基づく力方向レイアウトを用いた。
提案ネットワークは,地域空間特徴抽出ネットワーク(LSFE),時空間長期保持ネットワーク(S2TLR),グローバル平均注意ネットワーク(G2A)の3つのモジュールから構成される。
LSFEは、睡眠データから空間情報をキャプチャし、S2TLRは、長期的文脈において最も関連する情報を抽出するように設計され、G2Aは、LSFEおよびS2TLRからの情報を集約することにより、計算オーバーヘッドを低減する。
我々は,3つの包括的かつ公開可能なデータセットに対して,EDFX,HMC,NCHデータセットに対して,それぞれ98.56%,99.66%,99.08%の最先端精度を実現し,かつ,1.4Mパラメータによる低計算複雑性を維持しながら,モデルの性能を評価した。
提案するアーキテクチャは,いくつかのパフォーマンス指標において既存の方法論を超越し,臨床検査の自動化ツールとしての可能性を示す。
関連論文リスト
- LSM-2: Learning from Incomplete Wearable Sensor Data [65.58595667477505]
本稿では,Adaptive and Inherited Masking (AIM)を用いた第2世代Large Sensor Model (LSM-2)を紹介する。
AIMは明示的な計算を必要とせず、不完全なデータから直接堅牢な表現を学習する。
AIMを用いた LSM-2 は, 分類, 回帰, 生成モデルなど, 多様なタスクにまたがる最高の性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-05T17:57:11Z) - Two-Stage Hierarchical and Explainable Feature Selection Framework for Dimensionality Reduction in Sleep Staging [0.6216545676226375]
脳波は睡眠研究において重要な役割を果たす。
脳波信号データシーケンスの高次元特性のため、異なる睡眠段階のデータの可視化とクラスタリングが課題となっている。
本稿では,特徴選択アルゴリズムを取り入れた2段階の階層的かつ説明可能な特徴選択フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-31T23:54:53Z) - A Generative Self-Supervised Framework using Functional Connectivity in
fMRI Data [15.211387244155725]
機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)データから抽出した機能的接続性(FC)ネットワークを訓練したディープニューラルネットワークが人気を博している。
グラフニューラルネットワーク(GNN)のFCへの適用に関する最近の研究は、FCの時間変化特性を活用することにより、モデル予測の精度と解釈可能性を大幅に向上させることができることを示唆している。
高品質なfMRIデータとそれに対応するラベルを取得するための高コストは、実環境において彼らのアプリケーションにハードルをもたらす。
本研究では,動的FC内の時間情報を効果的に活用するためのSSL生成手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-04T16:14:43Z) - Assessing Neural Network Representations During Training Using
Noise-Resilient Diffusion Spectral Entropy [55.014926694758195]
ニューラルネットワークにおけるエントロピーと相互情報は、学習プロセスに関する豊富な情報を提供する。
データ幾何を利用して基礎となる多様体にアクセスし、これらの情報理論測度を確実に計算する。
本研究は,高次元シミュレーションデータにおける固有次元と関係強度の耐雑音性の測定結果である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-04T01:32:42Z) - Classification of sleep stages from EEG, EOG and EMG signals by SSNet [2.1915057426589746]
睡眠段階の分類は、睡眠障害ブレスティング(SDB)病を含む睡眠関連疾患の診断において重要な役割を担っている。
我々は,CNNとLSTMに基づく2つのディープラーニングネットワークからなる,SSNetというエンドツーエンドのディープラーニングアーキテクチャを提案する。
本モデルでは, 睡眠段階の分類において, 最先端技術と比較して最高の性能を達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-03T01:05:24Z) - TSI-GAN: Unsupervised Time Series Anomaly Detection using Convolutional
Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks [2.4469484645516837]
異常検出は、ネットワーク侵入検知、自律運転、診断、クレジットカード詐欺などに広く用いられている。
本稿では、複雑な時間パターンを自動的に学習できる時系列の教師なし異常検出モデルであるTSI-GANを提案する。
提案手法は,250個の高度・厳密なデータセットを用いてTSI-GANを評価し,最先端の8つのベースライン手法と比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-22T23:24:47Z) - NAF: Neural Attenuation Fields for Sparse-View CBCT Reconstruction [79.13750275141139]
本稿では,スパースビューCBCT再構成のための新規かつ高速な自己教師型ソリューションを提案する。
所望の減衰係数は、3次元空間座標の連続関数として表現され、完全に接続されたディープニューラルネットワークによってパラメータ化される。
ハッシュ符号化を含む学習ベースのエンコーダが採用され、ネットワークが高周波の詳細をキャプチャするのに役立つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-29T04:06:00Z) - Predicting Sleeping Quality using Convolutional Neural Networks [6.236890292833385]
本稿では,分類性能を向上させる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。
従来の機械学習手法を含む様々な手法から分類性能をベンチマークする。
精度、感度、特異性、精度、リコール、Fスコアが報告され、研究をシミュレートするためのベースラインとして機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-24T21:48:54Z) - Deep Cellular Recurrent Network for Efficient Analysis of Time-Series
Data with Spatial Information [52.635997570873194]
本研究では,空間情報を用いた複雑な多次元時系列データを処理するための新しいディープセルリカレントニューラルネットワーク(DCRNN)アーキテクチャを提案する。
提案するアーキテクチャは,文献に比較して,学習可能なパラメータをかなり少なくしつつ,最先端の性能を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-12T20:08:18Z) - A journey in ESN and LSTM visualisations on a language task [77.34726150561087]
我々は,CSL(Cross-Situationnal Learning)タスクでESNとLSTMを訓練した。
その結果, 性能比較, 内部力学解析, 潜伏空間の可視化の3種類が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-03T08:32:01Z) - Neural Architecture Search For LF-MMI Trained Time Delay Neural Networks [61.76338096980383]
TDNN(State-of-the-the-art Factored Time delay Neural Network)の2種類のハイパーパラメータを自動的に学習するために、さまざまなニューラルネットワークサーチ(NAS)技術が使用されている。
DARTSメソッドはアーキテクチャ選択とLF-MMI(格子のないMMI)TDNNトレーニングを統合する。
300時間のSwitchboardコーパスで行われた実験では、自動構成システムはベースラインLF-MMI TDNNシステムより一貫して優れていることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-17T08:32:11Z) - Adaptive Anomaly Detection for IoT Data in Hierarchical Edge Computing [71.86955275376604]
本稿では,階層型エッジコンピューティング(HEC)システムに対する適応型異常検出手法を提案する。
本研究では,入力データから抽出した文脈情報に基づいてモデルを選択する適応的手法を設計し,異常検出を行う。
提案手法を実際のIoTデータセットを用いて評価し,検出タスクをクラウドにオフロードするのとほぼ同じ精度を維持しながら,検出遅延を84%削減できることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-10T05:29:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。