論文の概要: BiT-MamSleep: Bidirectional Temporal Mamba for EEG Sleep Staging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01589v2
- Date: Thu, 21 Nov 2024 07:11:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-22 15:15:36.420023
- Title: BiT-MamSleep: Bidirectional Temporal Mamba for EEG Sleep Staging
- Title（参考訳）: BiT-MamSleep:脳波睡眠安定のための双方向テンポラルマンバ
- Authors: Xinliang Zhou, Yuzhe Han, Zhisheng Chen, Chenyu Liu, Yi Ding, Ziyu Jia, Yang Liu,
- Abstract要約: BiT-MamSleepは,Triple-Resolution CNN(TRCNN)を統合し,効率的なマルチスケール特徴抽出を行う新しいアーキテクチャである。
BiT-MamSleepにはAdaptive Feature Recalibration (AFR)モジュールと時間拡張ブロックが組み込まれている。
4つの公開データセットの実験は、BiT-MamSleepが最先端の手法を大幅に上回っていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.917709200378217
- License:
- Abstract: In this paper, we address the challenges in automatic sleep stage classification, particularly the high computational cost, inadequate modeling of bidirectional temporal dependencies, and class imbalance issues faced by Transformer-based models. To address these limitations, we propose BiT-MamSleep, a novel architecture that integrates the Triple-Resolution CNN (TRCNN) for efficient multi-scale feature extraction with the Bidirectional Mamba (BiMamba) mechanism, which models both short- and long-term temporal dependencies through bidirectional processing of EEG data. Additionally, BiT-MamSleep incorporates an Adaptive Feature Recalibration (AFR) module and a temporal enhancement block to dynamically refine feature importance, optimizing classification accuracy without increasing computational complexity. To further improve robustness, we apply optimization techniques such as Focal Loss and SMOTE to mitigate class imbalance. Extensive experiments on four public datasets demonstrate that BiT-MamSleep significantly outperforms state-of-the-art methods, particularly in handling long EEG sequences and addressing class imbalance, leading to more accurate and scalable sleep stage classification.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,自動睡眠ステージ分類の課題,特に高い計算コスト,双方向時間依存性の不十分なモデリング,およびトランスフォーマーモデルが直面するクラス不均衡問題に対処する。
これらの制約に対処するため,脳波データの双方向処理による短期的・長期的依存関係のモデル化を行うBidirectional Mamba (BiMamba) メカニズムを用いて,Triple-Resolution CNN (TRCNN) を統合した新しいアーキテクチャであるBiT-MamSleepを提案する。
さらに、BiT-MamSleepにはAdaptive Feature Recalibration (AFR)モジュールと時間拡張ブロックが組み込まれており、計算複雑性を増大させることなく分類精度を最適化する。
さらにロバスト性を改善するために,Focal LossやSMOTEといった最適化手法を適用し,クラス不均衡を緩和する。
4つの公開データセットに対する大規模な実験により、BiT-MamSleepは最先端の手法、特に長い脳波シーケンスの処理やクラス不均衡への対処において著しく優れており、より正確でスケーラブルな睡眠ステージの分類に繋がることが示された。
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