論文の概要: Multi-Channel Differential Transformer for Cross-Domain Sleep Stage Classification with Heterogeneous EEG and EOG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15215v3
• Date: Fri, 26 Sep 2025 07:39:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 14:23:57.58859
• Title: Multi-Channel Differential Transformer for Cross-Domain Sleep Stage Classification with Heterogeneous EEG and EOG
• Title（参考訳）: 異種脳波とEOGを用いたクロスドメイン睡眠ステージ分類のためのマルチチャネル微分変換器
• Authors: Benjamin Wei Hao Chin, Yuin Torng Yew, Haocheng Wu, Lanxin Liang, Chow Khuen Chan, Norita Mohd Zain, Siti Balqis Samdin, Sim Kuan Goh,
• Abstract要約: 異種脳波-EOG表現学習のための多チャンネル差動変換フレームワークであるSleepDIFFormerを提案する。 SleepDIFFormerは複数のスリープステージデータセットでトレーニングされており、それぞれがソースドメインとして扱われる。 提案手法は,空間的および時間的注意雑音を緩和し,データセット間の特徴分布アライメントを通じて,領域不変なEEG-EOG表現を学習することにより,新しい領域への一般化を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.422074091840573
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classification of sleep stages is essential for assessing sleep quality and diagnosing sleep disorders. However, manual inspection of EEG characteristics for each stage is time-consuming and prone to human error. Although machine learning and deep learning methods have been actively developed, they continue to face challenges arising from the non-stationarity and variability of electroencephalography (EEG) and electrooculography (EOG) signals across diverse clinical configurations, often resulting in poor generalization. In this work, we propose SleepDIFFormer, a multi-channel differential transformer framework for heterogeneous EEG-EOG representation learning. SleepDIFFormer is trained across multiple sleep staging datasets, each treated as a source domain, with the goal of generalizing to unseen target domains. Specifically, it employs a Multi-channel Differential Transformer Architecture (MDTA) designed to process raw EEG and EOG signals while incorporating cross-domain alignment. Our approach mitigates spatial and temporal attention noise and learns a domain-invariant EEG-EOG representation through feature distribution alignment across datasets, thereby enhancing generalization to new domains. Empirically, we evaluated SleepDIFFormer on five diverse sleep staging datasets under domain generalization settings and benchmarked it against existing approaches, achieving state-of-the-art performance. We further conducted a comprehensive ablation study and interpreted the differential attention weights, demonstrating their relevance to characteristic sleep EEG patterns. These findings advance the development of automated sleep stage classification and highlight its potential in quantifying sleep architecture and detecting abnormalities that disrupt restorative rest. Our source code and checkpoint are made publicly available at https://github.com/Ben1001409/SleepDIFFormer
• Abstract（参考訳）: 睡眠ステージの分類は、睡眠品質の評価と睡眠障害の診断に不可欠である。 しかし,各段階の脳波特性を手動で検査することは時間を要するため,ヒューマンエラーが生じる傾向にある。 機械学習と深層学習は活発に開発されているが、脳波(EEG)と電気電図(EOG)の信号の非定常性や変動性から生じる問題に直面し続けており、しばしば一般化に乏しい。 本研究では,不均一なEEG-EOG表現学習のための多相微分変換フレームワークであるSleepDIFFormerを提案する。 SleepDIFFormerは複数のスリープステージデータセットでトレーニングされており、それぞれがソースドメインとして扱われる。 具体的には、クロスドメインアライメントを組み込んだまま、生の脳波とEOG信号を処理するよう設計されたMDTA(Multi- Channel Differential Transformer Architecture)を採用している。 提案手法は,空間的および時間的注意雑音を緩和し,データセット間の特徴分布アライメントを通じて,領域不変なEEG-EOG表現を学習することにより,新しい領域への一般化を促進する。 実験により,SleepDIFFormerをドメイン一般化設定下で5つの多様な睡眠ステージデータセット上で評価し,既存のアプローチと比較し,最先端のパフォーマンスを実現した。 さらに、包括的なアブレーション研究を行い、その差分注意重みを解釈し、特有の睡眠脳波パターンとの関連性を実証した。 これらの知見は、自動睡眠ステージ分類の開発を前進させ、睡眠構造を定量化し、回復休息を阻害する異常を検出する可能性を強調した。 私たちのソースコードとチェックポイントはhttps://github.com/Ben1001409/SleepDIFFormerで公開されています。

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