LSTMを用いた睡眠紡錘波の抽出

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT21039

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2021/01/25

タイトル(英語): Extraction of Sleep Spindles using LSTM

著者名: 安原 成美(東京理科大学),名取 隆廣(東京理科大学),林 光緒(広島大学),相川 直幸(東京理科大学)

著者名(英語): Narumi Yasuhara(Tokyo University of Science),Takahiro Natori(Tokyo University of Science),Mitsuo Hayashi(Hiroshima University),Naoyuki Aikawa(Tokyo University of Science)

キーワード: 脳波|睡眠紡錘波|時間領域解析|ディープラーニング|長短期記憶|EEG|sleep spindle|time-domain analysis|deep learning|LSTM

要約(日本語): 日中に生じる眠気の解消には短時間の仮眠が効果的であり、仮眠中には睡眠紡錘波と呼ばれる特徴的な脳波が発生する。睡眠紡錘波の出現状態の解析は、仮眠の長さと質の関係を明らかにするために重要であり、睡眠紡錘波の自動検出が必要となっている。そこで本論文では、Long Short-Term Memory(LSTM)と呼ばれるニューラルネットワークを用いて脳波の抽出を行い、睡眠紡錘波を自動検出する方法を提案する。

要約(英語): Short naps are effective for eliminating daytime drowsiness, and sleep spindles are generated during naps. Analysis of the appearance of sleep spindles is important for clarifying the relationship between nap’s length and quality. In this paper, we proposed a method of extraction using Long Short-Term Memory (LSTM) for automatic detection of sleep spindles.

本誌: 2021年1月28日制御研究会

本誌掲載ページ: 19-23 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 897 Kバイト