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automatic sleep staging
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多级领域校准实现的通用睡眠分期
自动睡眠分期对于睡眠评估和疾病诊断至关重要。本文引入了领域泛化概念，提出了通用睡眠分期任务，旨在提高模型对未见数据集的泛化能力。我们设计了一个名为 SleepDG 的框架，通过多级特征对齐来学习领域不变的特征表示。SleepDG 在五个公共
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7 months ago
域不变表示学习与自动睡眠分期的睡眠动力学建模
本研究提出了一种基于神经网络的自动睡眠分期模型（DREAM），通过从生理信号中学习领域通用表示并建模睡眠动力学，解决了睡眠分期研究中的几个关键问题，包括主体生理信号的异质性、从未标记的睡眠信号数据中提取有意义信息以改善预测性能的能力、建模睡
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7 months ago
aSAGA: 自动睡眠分析与灰色区域
提出并验证将可解释性人工智能引入睡眠医学的概念，并为将人机协同自动睡眠分期集成到临床工作流程中提供基础。
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9 months ago
保持结构的序列 SPD 矩阵变压器
近年来，基于 Transformer 的自动注意机制已成功应用于各种依赖上下文的数据类型的分析，从文本到图像等等，包括非欧几里得几何学的数据。本文介绍了这样一种机制，旨在对对称正定矩阵的序列进行分类，并在整个分析过程中保持其黎曼几何性质。我
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10 months ago
SeqSleepNet: 序列到序列自动睡眠分期的端到端分层循环神经网络
本研究提出一种基于 SeqSleepNet 的层次循环神经网络，将睡眠分期任务视为序列到序列分类问题，并在公开数据上实现了最高 87.1% 的分类精度。
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6 years ago
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