講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-03-03 15:30
深層学習を用いた睡眠ステージ判定のための脳波信号スタイル変換 ○大宮直樹・堀江和正(筑波大)・北川博之(IIIS) NC2021-66 |
抄録 |
(和) |
睡眠の臨床では,生体信号から睡眠ステージ(レム睡眠等)を判定する検査がよく行われる.
本検査の労力を削減すべく,自動的にステージを判定する深層学習モデルが提案されているが,ノイズや個人差といった信号の違いにより,判定精度が低下することがあった.
本研究では,判定精度低下につながる生体信号成分を除去・軽減と,それによる判定に必要な波形(特徴波)の強調を目的に,スタイル変換に基づく信号変換技術の開発を行った.
ステージ判定に不要と思われる一部の波形が抑制される傾向が確認できたものの,既存のステージ判定モデルの判定精度改善までは至らなった. |
(英) |
Sleep stage scoring is a clinical inspection to identify in which sleep stages the patients are from their biological signals.
Several automated sleep stage scoring systems based on machine learning have been proposed, but their accuracies are quite low in some cases; the difference in the biological signals caused by noise or individual differences leads to decrease the scoring accuracy of these systems.
In this study, we developed a signal transformation technique based on the style transfer to reduce the biological signal components that lead low scoring accuracies and to enhance the components that are necessary for sleep stage scoring.
Our method suppressed some signal components unnecessary for stage scoring, but didn't improve the performance of the existing stage scoring model. |
キーワード |
(和) |
生体信号処理 / オートエンコーダ / 睡眠ステージ判定 / ノイズ・個人差の除去 / / / / |
(英) |
Biological signal processing / Autoencoder / Sleep stage scoring / Removal of noise and individual differences / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 390, NC2021-66, pp. 106-111, 2022年3月. |
資料番号 |
NC2021-66 |
発行日 |
2022-02-23 (NC) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2021-66 |