Технічні науки Українською Відкритий доступ
Класифікація фаз сну на основі біорадару за допомогою нейронної мережі CNN-LSTM
Федорін Ілля Валерійович, Іванова Яна Олегівна
Міжнародний науковий журнал «Інтернаука», № 16, листопад 2021
Анотація
Дослідження зосереджено на автоматичному визначенні стадій сну з використанням безконтактного біосенсора. У цьому дослідженні ми запропонували мережу на основі глибокого навчання шляхом інтеграції згорткової мережі та нейронної мережі довгої короткочасної пам'яті (CNN-LSTM) для класифікації періоду неспання, фази швидкого сну (REM) і фаз повільного сну (NREM) - N1, N2 і N3. Мережа CNN-LSTM досягла точності 0,88 і коефіцієнта Каппа Коена 0,84. Запропонована мережа CNN-LSTM показала таку ж продуктивність, як і існуючі методи, засновані на традиційному ручному отриманні ознак. Результати дослідження можуть стати перспективним рішенням для автоматичного оцінювання сну без ручної обробки даних і можуть бути дуже корисними для скринінгу розладів сну.
Ключові слова: полісомнографія; моніторинг сну; дистанційний моніторинг; біорадар; CNN; LSTM; нейронна мережа
English
Sleep stages classification based on bioradar using CNN-LSTM neural network
Abstract. The research is devoted to the automatic sleep stages classification based on non-invasive biosensor. A deep learning framework for classification of wakefulness, REM and NREM sleep stages (N1, N2, and N3) is proposed. The system consists of a combined convolutional and recurrent (long short-term memory, LSTM) neural network (CNN-LSTM). The proposed CNNLSTM neural network significantly outperforms existing machine learning methods based on traditional manual feature engineering. The model achieves an accuracy of 0.88 and a Cohen's Kappa agreement coefficient of 0.84, that is almost perfect agreement. The results of the study could be a promising solution for automatic sleep assessment without manual data processing and can be very useful for sleep screening.
Keywords: polysomnography; sleep monitoring; remote monitoring; bioradar; CNN; LSTM; neural network
Як цитувати
Федорін І. В., Іванова Я. О. Класифікація фаз сну на основі біорадару за допомогою нейронної мережі CNN-LSTM // Міжнародний науковий журнал "Інтернаука". — 2021. — №16. https://doi.org/10.25313/2520-2057-2021-16-7662
@article{internauka7662,
author = {Федорін, Ілля Валерійович and Іванова, Яна Олегівна},
title = {Класифікація фаз сну на основі біорадару за допомогою нейронної мережі CNN-LSTM},
journal = {Міжнародний науковий журнал «Інтернаука»},
year = {2021},
number = {16},
doi = {10.25313/2520-2057-2021-16-7662},
url = {https://www.inter-nauka.com/issues/2021/16/7662}
}
TY - JOUR AU - Федорін, Ілля Валерійович AU - Іванова, Яна Олегівна TI - Класифікація фаз сну на основі біорадару за допомогою нейронної мережі CNN-LSTM JO - Міжнародний науковий журнал «Інтернаука» PY - 2021 IS - 16 SN - 2520-2057 DO - 10.25313/2520-2057-2021-16-7662 UR - https://www.inter-nauka.com/issues/2021/16/7662 LA - uk ER -