Fugu-MT 論文翻訳(概要): MetaSTH-Sleep: Towards Effective Few-Shot Sleep Stage Classification for Health Management with Spatial-Temporal Hypergraph Enhanced Meta-Learning

論文の概要: MetaSTH-Sleep: Towards Effective Few-Shot Sleep Stage Classification for Health Management with Spatial-Temporal Hypergraph Enhanced Meta-Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17142v2
Date: Sat, 06 Sep 2025 06:08:34 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.069441
Title: MetaSTH-Sleep: Towards Effective Few-Shot Sleep Stage Classification for Health Management with Spatial-Temporal Hypergraph Enhanced Meta-Learning
Title（参考訳）: MetaSTH-Sleep:時空間ハイパーグラフ強化メタラーニングによる健康管理のための効果的なFew-Shot睡眠ステージ分類を目指して
Authors: Jingyu Li, Tiehua Zhang, Jinze Wang, Yi Zhang, Yuhuan Li, Yifan Zhao, Zhishu Shen, Libing Wu, Jiannan Liu,
Abstract要約: 時空間ハイパーグラフ強化メタラーニングに基づく数発の睡眠ステージ分類フレームワークであるMetaSTH-Sleepを提案する。提案手法は,脳波信号の複雑な空間的相互干渉と時間的ダイナミクスを効果的にモデル化する一方で,少数のラベル付きサンプルを用いた新しい被験者への迅速な適応を可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.155280206930055
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Accurate classification of sleep stages based on bio-signals is fundamental not only for automatic sleep stage annotation, but also for clinical health management and continuous sleep monitoring. Traditionally, this task relies on experienced clinicians to manually annotate data, a process that is both time-consuming and labor-intensive. In recent years, deep learning methods have shown promise in automating this task. However, three major challenges remain: (1) deep learning models typically require large-scale labeled datasets, making them less effective in real-world settings where annotated data is limited; (2) significant inter-individual variability in bio-signals often results in inconsistent model performance when applied to new subjects, limiting generalization; and (3) existing approaches often overlook the high-order relationships among bio-signals, failing to simultaneously capture signal heterogeneity and spatial-temporal dependencies. To address these issues, we propose MetaSTH-Sleep, a few-shot sleep stage classification framework based on spatial-temporal hypergraph enhanced meta-learning. Our approach enables rapid adaptation to new subjects using only a few labeled samples, while the hypergraph structure effectively models complex spatial interconnections and temporal dynamics simultaneously in EEG signals. Experimental results demonstrate that MetaSTH-Sleep achieves substantial performance improvements across diverse subjects, offering valuable insights to support clinicians in sleep stage annotation.
Abstract（参考訳）: 生体信号に基づく睡眠ステージの正確な分類は、自動睡眠ステージアノテーションだけでなく、臨床健康管理や連続睡眠モニタリングにも基本となる。伝統的に、このタスクは経験豊富な臨床医が手動でデータに注釈をつけることに依存している。近年,このタスクの自動化に深層学習が期待されている。しかし,1つの大きな課題は,(1)大規模ラベル付きデータセットを必要とせず,注釈付きデータに制限された実世界の環境では有効性が低いこと,(2)生体信号の個人間変動が,新しい対象に適用された場合の一貫性のないモデル性能をもたらすこと,(3)生体信号間の高次関係を見落とし,信号の不均一性と空間的依存を同時に捉えることができないこと,の3つである。これらの課題に対処するために,時空間ハイパーグラフ強化メタラーニングに基づく数発の睡眠ステージ分類フレームワークであるMetaSTH-Sleepを提案する。提案手法は,脳波信号の複雑な空間的相互干渉と時間的ダイナミクスを効果的にモデル化する一方で,少数のラベル付きサンプルを用いた新しい被験者への迅速な適応を可能にする。実験結果から,MetaSTH-Sleepは睡眠ステージアノテーションで臨床医を支援する上で有用な知見を提供するとともに,様々な被験者に対して大幅なパフォーマンス向上を実現していることが示された。

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