Sleep Apnea Detection From Variational Mode Decomposed EEG Signal Using a Hybrid CNN-BiLSTM
Notice bibliographique
Résumé
Sleep apnea, a severe sleep disorder, is a clinically complicated disease that requires timely diagnosis for proper treatment. In this paper, an automated deep learning-based approach is proposed for the detection of sleep apnea frames from electroencephalogram (EEG) signals. Unlike conventional methods of direct feature extraction from EEG signals, the variational mode decomposition (VMD) algorithm is utilized in the proposed method to decompose the EEG signals into a number of modes. Use of such decomposed EEG signals for feature extraction offers efficient processing of the variations introduced in the frequency spectrum during apnea events irrespective of particular patients. Afterward, a fully convolutional neural network (FCNN) is proposed to separately extract the temporal features from each VMD mode in parallel while maintaining their temporal dependencies. The FCNN block utilizes causal dilated convolutions with increasing dilation rates along with multiple kernel operations in convolutions. Subsequently, for further exploration of the inter-modal temporal variations, these extracted features from different EEG-modes are jointly optimized with a stack of bi-directional long short term memory (LSTM) layers. Hence, the trained and optimized network is capable of generating predictions of apnea frames during the evaluation phase. Contrary to other studies, this study is carried out in a subject independent manner where separate subjects are considered for training and testing. Additionally, a semi-supervised approach is explored where for facilitating better classification performance on a subject's frames, a small portion of the patient's data is included in training to leverage insight regarding the possible environmental variations. Extensive experimentations on three publicly available datasets provide average accuracy of 93.22%, 93.25% and 89.41% in the subject-independent cross-validation scheme.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».