論文の概要: MC2SleepNet: Multi-modal Cross-masking with Contrastive Learning for Sleep Stage Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17470v2
• Date: Wed, 26 Feb 2025 03:30:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 18:21:57.809384
• Title: MC2SleepNet: Multi-modal Cross-masking with Contrastive Learning for Sleep Stage Classification
• Title（参考訳）: MC2SleepNet:睡眠段階分類のためのコントラスト学習によるマルチモーダルクロスマスキング
• Authors: Younghoon Na,
• Abstract要約: 睡眠は私たちの健康に大きな影響を与え、睡眠不足や障害は身体的・精神的な問題を引き起こす可能性がある。 MC2SleepNet (Multi-modal Cross-masking with Contrastive Learning for Sleep Stage Classification Network) について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Sleep profoundly affects our health, and sleep deficiency or disorders can cause physical and mental problems. % Despite significant findings from previous studies, challenges persist in optimizing deep learning models, especially in multi-modal learning for high-accuracy sleep stage classification. Our research introduces MC2SleepNet (Multi-modal Cross-masking with Contrastive learning for Sleep stage classification Network). It aims to facilitate the effective collaboration between Convolutional Neural Networks (CNNs) and Transformer architectures for multi-modal training with the help of contrastive learning and cross-masking. % Raw single channel EEG signals and corresponding spectrogram data provide differently characterized modalities for multi-modal learning. Our MC2SleepNet has achieved state-of-the-art performance with an accuracy of both 84.6% on the SleepEDF-78 and 88.6% accuracy on the Sleep Heart Health Study (SHHS). These results demonstrate the effective generalization of our proposed network across both small and large datasets.
• Abstract（参考訳）: 睡眠は私たちの健康に大きな影響を与え、睡眠不足や障害は身体的・精神的な問題を引き起こす可能性がある。 %) が, 深層学習モデル, 特に高精度睡眠ステージ分類における多モード学習における課題が持続した。 本稿では,MC2SleepNet(Multi-modal Cross-masking with Contrastive Learning for Sleep Stage Classification Network)を紹介する。 Convolutional Neural Networks(CNN)とTransformerアーキテクチャ間の効果的なコラボレーションを促進することを目的としており、対照的な学習とクロスマスキングの助けを借りてマルチモーダルトレーニングを行っている。 %単一チャネル脳波信号とそれに対応するスペクトログラムデータにより,マルチモーダル学習において異なる特徴が得られた。 我々のMC2SleepNetは、SleepEDF-78で84.6%、Sleep Heart Health Study (SHHS)で88.6%の精度で最先端のパフォーマンスを達成した。 これらの結果は,提案するネットワークを,小規模・大規模両方のデータセットで効果的に一般化することを示す。

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