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Sleep Stage Classification using AutoEncoder with Contrastive Learning and Its Performance Analysis

오토 인코더와 대조 학습을 활용한 수면 단계 분류 예측 모델의 성능 개선

  • 오승훈 (한림대학교 소프트웨어공학) ;
  • 김동영 (한림대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이정근 (한림대학교 소프트웨어공학)
  • Published : 2024.05.23

Abstract

현대 의료 진단 분야 중 하나인 수면다원 검사에서 수면 단계 분류는 평가에 많은 시간이 소요되고 평가자 간 일관성 문제가 대두되고 있다. 이러한 평가 문제를 해결하기 위하여 최근 급격하게 발전하고 있는 딥러닝 기술을 이용하여 자동화하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 오토 인코더 (autoencoder)와 대조 학습 (contrastive learning)을 통해 수면 시 측정된 생체 신호에서 보다 중요한 특징을 추출하는 방법을 제안하고 제안된 방법의 딥러닝 모델을 구성 및 평가한다.

Keywords

References

  1. Richard B Berry, Rita Brooks, Charlene E Gamaldo, Susan M Harding, C Marcus, Bradley V Vaughn, et al. 2012. The AASM manual for the scoring of sleep and associated events. Rules, Terminology and Technical Specifications, Darien, Illinois, American Academy of Sleep Medicine 176 (2012), 2012
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