Detail publikace

Klasifikace spánkových fází pomocí PSG dat

KRÁLÍK, M. RONZHINA, M. BĚLEHRAD, M.

Originální název

Klasifikace spánkových fází pomocí PSG dat

Český název

Klasifikace spánkových fází pomocí PSG dat

Anglický název

Classification of sleep stages using PSG data

Typ

článek v časopise

Jazyk

cs

Originální abstrakt

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.

Český abstrakt

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.

Anglický abstrakt

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.

Klíčová slova

polysomnografie; skórování spánku; klasifikační příznaky; umělé neuronové sítě

Vydáno

31.12.2016

Nakladatel

Vysoké Učení Technické v Brně

Místo

Brno, Česká republika

Strany od

1

Strany do

7

Strany počet

7

BibTex


@article{BUT127676,
  author="Martin {Králík} and Marina {Ronzhina} and Miloš {Bělehrad}",
  title="Klasifikace spánkových fází pomocí PSG dat",
  annote="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.",
  address="Vysoké Učení Technické v Brně",
  chapter="127676",
  howpublished="online",
  institution="Vysoké Učení Technické v Brně",
  number="11/2016",
  year="2016",
  month="december",
  pages="1--7",
  publisher="Vysoké Učení Technické v Brně",
  type="journal article"
}