Riemannian Geometry in Sleep Stage Classication
Popis výsledku
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
Nalezeny alternativní kódy
RIV/68407700:21460/17:00316486 RIV/68407700:21730/17:00316486
Výsledek na webu
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-64265-9_8
DOI - Digital Object Identifier
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Riemannian Geometry in Sleep Stage Classication
Popis výsledku v původním jazyce
The study is devoted to the sleep stage identication prob- lem. Proposed method is based on calculation of covariance matrices from segments of multi-modal recordings. Mathematical properties of the extracted covariance matrices allow to dene a distance between two segments - a distance in a Riemannian manifold. In the paper we tested minimum distance to a class center and k-nearest-neighbours classiers with the Riemannian metric as a distance between two objects, and clas- sication in a tangent space to a Riemannian manifold. Methods were tested on the data of patients suering from sleep disorders. The max- imum obtained accuracy for KNN is 0:94, for minimum distance to a class center it is only 0:816 and for classication in a tangent space is 0:941.
Název v anglickém jazyce
Riemannian Geometry in Sleep Stage Classication
Popis výsledku anglicky
The study is devoted to the sleep stage identication prob- lem. Proposed method is based on calculation of covariance matrices from segments of multi-modal recordings. Mathematical properties of the extracted covariance matrices allow to dene a distance between two segments - a distance in a Riemannian manifold. In the paper we tested minimum distance to a class center and k-nearest-neighbours classiers with the Riemannian metric as a distance between two objects, and clas- sication in a tangent space to a Riemannian manifold. Methods were tested on the data of patients suering from sleep disorders. The max- imum obtained accuracy for KNN is 0:94, for minimum distance to a class center it is only 0:816 and for classication in a tangent space is 0:941.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2017
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Information Technology in Bio- and Medical Informatics
ISBN
978-3-319-64264-2
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
92-99
Název nakladatele
Springer International Publishing
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Lyon
Datum konání akce
28. 8. 2017
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—
Druh výsledku
D - Stať ve sborníku
OECD FORD
Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Rok uplatnění
2017