LSTMネットワークを用いた睡眠紡錘波の自動検出に関する考察

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT19035

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2019/01/06

タイトル(英語): A Study on Automatic Detection of Sleep Spindle Waves using LSTM Network

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|ＬＳＴＭ|EEG|sleep spindle waves|time-domein analysis|deep learning|LSTM

要約(日本語): 午後の眠気解消のためにはノンレム睡眠の睡眠段階2で目覚める短時間睡眠が有効であることが知られている。この長さと質の関係を明らかにするために睡眠脳波の詳細な解析が求められており、特に睡眠紡錘波の自動検出が必要とされている。そこで本論文では、時系列データの扱いに特化した再帰型ニューラルネットワークの一種であるLSTMネットワークを用いて睡眠紡錘波の自動検出を行い、その手法の有用性を考察した。

要約(英語): It is known that short naps in sleep stage 2 is effective for eliminating afternoon sleepiness. Therefore, a detection of sleep spindle waves is necessary to clarify the relationship between this length and quality. In this paper, we propose automatic detection method of sleep spindle waves using LSTM network.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,131 Kバイト