DeepSleepNet : Un modèle de classification automatique des stades du sommeil basé sur l'EEG monocanal brut

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Neurologie,
classification des stades du sommeil   apprentissage profond   EEG monocanal   réseaux neuronaux convolutifs   LSTMs bidirectionnels   extraction de caractéristiques   automatisation  

Réseau de Sommeil Profond : Modèle de Scoring Automatique des Stades de Sommeil Basé sur l’EEG à Canal Unique Introduction Le sommeil a un impact significatif sur la santé humaine, et surveiller la qualité du sommeil est crucial dans la recherche et la pratique médicale. Traditionnellement, les experts en sommeil évaluent les stades du sommeil en a...

L'apprentissage auto-supervisé des données d'accéléromètres fournit de nouvelles perspectives sur le sommeil et sa relation avec la mortalité

L'apprentissage auto-supervisé des données d'accéléromètres fournit de nouvelles perspectives sur le sommeil et sa relation avec la mortalité

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Psychiatrie, Neurologie, Sciences de la vie, Biophysique,
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De Nouveaux Aperçus sur le Lien entre le Sommeil et la Mortalité Révélés par l’Analyse de Données d’Accéléromètres de Poignet en Auto-apprentissage Dans la société moderne, le sommeil, en tant qu’activité fondamentale nécessaire à la vie, est d’une importance évidente. Mesurer et classifier avec précision les états sommeil/éveil ainsi que les diffé...