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학술저널
저자정보
Ran Wei (Tianjin Polytechnic University) Xinghua Zhang (Tianjin Polytechnic University) Jinhai Wang (Tianjin Polytechnic University) Xin Dang (Tianjin Polytechnic University)
저널정보
대한의용생체공학회 Biomedical Engineering Letters (BMEL) Biomedical Engineering Letters (BMEL) Vol.8 No.1
발행연도
2018.1
수록면
87 - 93 (7page)

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The polysomnogram (PSG) analysis is consideredthe golden standard for sleep staging under the clinicalenvironment. The electroencephalogram (EEG) signal isthe most important signal for classification of sleep stages. However, in-vivo signal recording and analysis of EEGsignal presents us with a few technical challenges. Electrocardiogramsignals on the other hand, are easier torecord, and can provide an attractive alternative for homesleep monitoring. In this paper we describe a method basedon deep neural network (DNN), which can be used for theclassification of the sleep stages into Wake (W), rapid-eyemovement(REM) and non-rapid-eye-movement (NREM)sleep stage. We apply the sleep stage stacked autoencoderto constitute a 4-layer DNN model. In order to test theaccuracy of our method, eighteen PSGs from the MIT-BIHPolysomnographic Database were used. A total of 11 featureswere extracted from each electrocardiogram recordingThe experimental design employs cross-validationacross subjects, ensuring the independence of the trainingand the test data. We obtained an accuracy of 77% and aCohen’s kappa coefficient of about 0.56 for the classificationof Wake, REM and NREM.

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