論文の概要: Multi-task deep-learning for sleep event detection and stage classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09519v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 13:09:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:09:08.309396
• Title: Multi-task deep-learning for sleep event detection and stage classification
• Title（参考訳）: 睡眠イベントの検出とステージ分類のためのマルチタスク深層学習
• Authors: Adriana Anido-Alonso, Diego Alvarez-Estevez,
• Abstract要約: 本研究では,睡眠事象の同時検出と1回のパスでのハイドノグラム構築のためのマルチタスク深層学習手法を提案する。 本研究では,脳波覚醒剤,呼吸イベント(呼吸時,呼吸時,呼吸時,睡眠時)の異なる組み合わせを同定する手法の性能について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Polysomnographic sleep analysis is the standard clinical method to accurately diagnose and treat sleep disorders. It is an intricate process which involves the manual identification, classification, and location of multiple sleep event patterns. This is complex, for which identification of different types of events involves focusing on different subsets of signals, resulting on an iterative time-consuming process entailing several visual analysis passes. In this paper we propose a multi-task deep-learning approach for the simultaneous detection of sleep events and hypnogram construction in one single pass. Taking as reference state-of-the-art methodology for object-detection in the field of Computer Vision, we reformulate the problem for the analysis of multi-variate time sequences, and more specifically for pattern detection in the sleep analysis scenario. We investigate the performance of the resulting method in identifying different assembly combinations of EEG arousals, respiratory events (apneas and hypopneas) and sleep stages, also considering different input signal montage configurations. Furthermore, we evaluate our approach using two independent datasets, assessing true-generalization effects involving local and external validation scenarios. Based on our results, we analyze and discuss our method's capabilities and its potential wide-range applicability across different settings and datasets.
• Abstract（参考訳）: ポリソノグラフィー睡眠分析は、睡眠障害を正確に診断し治療するための標準的な臨床方法である。 これは、複数の睡眠イベントパターンのマニュアル識別、分類、位置を含む複雑なプロセスである。 これは複雑で、異なる種類のイベントを識別するには、信号の異なるサブセットに焦点を合わせ、その結果、複数の視覚分析パスを含む反復的な時間を要する。 本稿では,1回のパスで睡眠イベントとハイドノグラム構築を同時検出するためのマルチタスク深層学習手法を提案する。 コンピュータビジョンの分野におけるオブジェクト検出の基準的手法として,多変量時系列解析の問題,特に睡眠分析シナリオにおけるパターン検出の問題を再検討する。 本研究は,脳波覚醒,呼吸イベント(呼吸時,呼吸時,呼吸時,睡眠時)の異なる組み合わせの同定法の性能について検討し,入力信号のモンタージュの異なる構成も検討した。 さらに,本手法を2つの独立したデータセットを用いて評価し,局所的および外部的検証シナリオを含む真の一般化効果を評価する。 この結果に基づいて、異なる設定やデータセットにまたがるメソッドの機能と、潜在的に幅広い適用可能性を分析し、議論する。

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