Klasifikace spánkových fází pomocí PSG dat

Classification of sleep stages using PSG data

journal article - other

Czech

Tento článek je zaměřen na klasifikaci spánkových fází za použití polysomnografických dat. Data použitá pro klasifikaci pocházejí od reálných pacientů, použity jsou signály EEG, EOG a EMG. Extrakce klasifikačních příznaků probíhá tak, aby bylo dosaženo vyššího než konvenčního časového rozlišení pro skórování spánku, což by mohlo pomoci diagnostikovat některé choroby spojené se spánkem. Jako klasifikátor jsou zvoleny umělé neuronové sítě. Dosažená úspěšnost klasifikace se pak liší v závislosti na spánkové fázi, s vyššími hodnotami úspěšnosti pro fáze W, N3 a REM.

This article is focused on the classification of sleep stages, using PSG data. The data used for the classification come from real patients, signals used are EEG, EOG and EMG. Extraction of classification features is focused on achieving higher than conventional temporal resolution of sleep scoring. This approach could be helpful in sleep disorders diagnostics. Classifiers selected are artificial neural networks. Success rate of classification varies, depending on sleep phase, with W, N3 and REM phases being most successful.

polysomnografie; skórování spánku; klasifikační příznaky; umělé neuronové sítě

polysomnography; sleep scoring; classification features; artificial neural networks

KRÁLÍK, M.; RONZHINA, M.; BĚLEHRAD, M.

31. 12. 2016

Vysoké Učení Technické v Brně

Brno, Česká republika

1213-1539

Elektrorevue - Internetový časopis (http://www.elektrorevue.cz)

11/2016

Czech Republic

1

7

7