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非接触式多导睡眠图：无线电波告诉我们有关睡眠的信息
通过分析无需贴身传感器的人体反射射频波，开发了先进的机器学习算法来监测睡眠和夜间呼吸，验证结果表明该模型捕捉了睡眠的不同阶段、检测到了睡眠窒息，并可以测量患者的睡眠呼吸暂停指数，同时发现了睡眠阶段与多种疾病的相关关系。
PDF2 months ago
CVPRSleepVST: 使用预训练转换器从近红外视频信号进行睡眠分期
通过相机采集的生理监测进展，我们可以非接触性地测量呼吸和心脏脉搏，而这些指标可以反映出睡眠阶段的信息。因此，我们提出了 SleepVST，一种基于 Transformer 模型的睡眠分期分类方法，通过预训练和应用于视频数据，SleepVST
PDF3 months ago
EventSleep: 使用事件相机进行睡眠活动识别
通过提供 EventSleep 数据集和方法，我们展示了事件相机在黑暗环境下的高准确性和鲁棒性，以及在睡眠监测和活动识别领域的潜力和应用。
PDF3 months ago
通过脑电图识别失眠
该研究利用深度学习方法提出了一个鉴定失眠症的智能解决方案，通过提取从频谱和时间领域得到的一组最佳特征，包括相对功率、绝对慢波功率、力量比率等，用于准确量化失眠症患者与健康对象的差异，并且开发了一个基于一维卷积神经网络模型的分类过程。通过使用
PDF5 months ago
标准多导睡眠图像数据与耳内脑电信号的比较分析：初步研究
睡眠监测中，聚睡眠图是一种常用的评估睡眠障碍的基准，然而它不舒适、不方便家庭使用且在睡眠质量评估中引入了偏差，因此有必要探索一种非侵入性、经济实惠且便携的替代方案。本研究旨在建立一种评估耳内脑电信号与标准聚睡眠图相似性的方法，结果表明耳内脑
PDF6 months ago
CVPR利用近红外视频摄像头测量的生命体征和活动进行的深度学习睡眠分期
利用视频数据和深层迁移学习的方法，通过心率、呼吸速率和活动度等参数对睡眠进行分类，其在 50 名正常志愿者数据集上实现了 73.4% 的准确率和 Cohen's kappa 系数 0.61，成为基于视频的睡眠分级的最新研究水平。
PDFa year ago