講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-01-20 10:15
BiLSTMを用いた睡眠紡錘波の自動検出法の検討 ○宮副充生・名取隆廣(東京理科大)・林 光緒(広島大)・相川直幸(東京理科大) CAS2021-52 ICTSSL2021-29 |
抄録 |
(和) |
睡眠紡錘波の出現状態の検出は,仮眠の質と長さの詳細な関係を明らかにするために重要である.従来はLSTMを回帰分析手法として用いることで睡眠紡錘波の検出を行っていたが,睡眠紡錘波の検出の際に手動で閾値を決定する手間がかかるなどの問題があった.そこで本報告では,BiLSTMを用いて睡眠紡錘波を自動検出する方法を提案する.提案法では,BiLSTMの出力層にソフトマックス層と分類出力層を構築することで,睡眠紡錘波を自動検出する. |
(英) |
The detection of the appearance of sleep spindle waves is important for clarifying the detailed relationship between the quality and length of naps. In the past, LSTM was used as a regression analysis method to detect sleep spindle waves, but there were problems such as the need to manually determine the threshold value when detecting sleep spindle waves. In this paper, we propose a method for automatic detection of sleep spindle waves using BiLSTM. The proposed method automatically detects the sleep spindle waves by constructing a softmax layer and a classification output layer in the output layer of BiLSTM. |
キーワード |
(和) |
深層学習 / 双方向LSTM / 脳波 / 睡眠紡錘波 / 時間領域解析 / / / |
(英) |
Deep Learning / BiLSTM / EEG / sleep spindle / time-domain analysis / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 325, CAS2021-52, pp. 6-9, 2022年1月. |
資料番号 |
CAS2021-52 |
発行日 |
2022-01-13 (CAS, ICTSSL) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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