Klasifikace spánkových fází pomocí PSG dat

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F16%3APU120066" target="_blank" >RIV/00216305:26220/16:PU120066 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Klasifikace spánkových fází pomocí PSG dat
Popis výsledku v původním jazyce
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.
Název v anglickém jazyce
Classification of sleep stages using PSG data
Popis výsledku anglicky
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.

Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
OECD FORD obor
—

Rok uplatnění
2016
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)