論文の概要: Sleep Stage Classification using Multimodal Embedding Fusion from EOG and PSM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06912v1
• Date: Sat, 07 Jun 2025 20:18:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.562455
• Title: Sleep Stage Classification using Multimodal Embedding Fusion from EOG and PSM
• Title（参考訳）: EOGとPSMの多モード埋め込み融合による睡眠段階分類
• Authors: Olivier Papillon, Rafik Goubran, James Green, Julien Larivière-Chartier, Caitlin Higginson, Frank Knoefel, Rébecca Robillard,
• Abstract要約: 本研究では,マルチモーダル埋め込み深層学習モデルであるImageBindを用いて,睡眠段階分類のためのデュアルチャネルEOG信号とPSMデータを統合する手法を提案する。 以上の結果から,ImageBindの微調整により分類精度が向上し,既存のモデルよりも優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.06282171844772422
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate sleep stage classification is essential for diagnosing sleep disorders, particularly in aging populations. While traditional polysomnography (PSG) relies on electroencephalography (EEG) as the gold standard, its complexity and need for specialized equipment make home-based sleep monitoring challenging. To address this limitation, we investigate the use of electrooculography (EOG) and pressure-sensitive mats (PSM) as less obtrusive alternatives for five-stage sleep-wake classification. This study introduces a novel approach that leverages ImageBind, a multimodal embedding deep learning model, to integrate PSM data with dual-channel EOG signals for sleep stage classification. Our method is the first reported approach that fuses PSM and EOG data for sleep stage classification with ImageBind. Our results demonstrate that fine-tuning ImageBind significantly improves classification accuracy, outperforming existing models based on single-channel EOG (DeepSleepNet), exclusively PSM data (ViViT), and other multimodal deep learning approaches (MBT). Notably, the model also achieved strong performance without fine-tuning, highlighting its adaptability to specific tasks with limited labeled data, making it particularly advantageous for medical applications. We evaluated our method using 85 nights of patient recordings from a sleep clinic. Our findings suggest that pre-trained multimodal embedding models, even those originally developed for non-medical domains, can be effectively adapted for sleep staging, with accuracies approaching systems that require complex EEG data.
• Abstract（参考訳）: 正確な睡眠段階分類は、特に高齢の睡眠障害の診断に不可欠である。 従来のポリソムノグラフィー(PSG)は、脳波を金の基準としているが、その複雑さと特殊な機器の必要性は、家庭ベースの睡眠モニタリングを困難にしている。 この限界に対処するため,5段階の睡眠覚醒分類において,電気電図(EOG)と感圧マット(PSM)を邪魔にならない代替手段として使用することを検討した。 本研究では,マルチモーダル埋め込み深層学習モデルであるImageBindを用いて,睡眠段階分類のためのデュアルチャネルEOG信号とPSMデータを統合する手法を提案する。 ImageBind を用いた睡眠段階分類のための PSM と EOG データを融合する手法としては,本手法が初めてである。 以上の結果から,ImageBindは単一チャネルEOG(DeepSleepNet),専用のPSMデータ(ViViT),および他のマルチモーダル深層学習アプローチ(MBT)に基づく既存モデルよりも優れた分類精度を示す。 特に、このモデルは微調整なしで強力なパフォーマンスを達成し、ラベル付きデータによる特定のタスクへの適応性を強調し、医学的応用に特に有利である。 睡眠クリニックからの85夜の患者記録を用いて,本法について検討した。 以上の結果から,非医療領域向けに開発されたモデルであっても,より複雑な脳波データを必要とするシステムに近づくことで,睡眠ステージングに効果的に適応できることが示唆された。

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