Tree-Based Machine Learning Techniques for Automated Human Sleep Stage Classification
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sleep disorders pose significant health risks, necessitating accurate diagnostics.The analysis of polysomnographic data and subsequent sleep stage classification by medical professionals are crucial in diagnosing these disorders.The application of artificial intelligence (AI)-based systems for automated sleep stage classification has gained significant momentum recently.Methodology: In this study, we introduce a machine learning model designed for high-accuracy, automated sleep stage classification.We utilized a dataset consisting of polysomnographic data from 50 individuals, obtained from the Yozgat Bozok University Sleep Center.A variety of classifiers, including Extra Tree, Decision Tree, Random Forest, Ada Boost, and Gradient Boost, were tested.Sleep stages were classified into three categories: Wakefulness (WK), Rapid Eye Movement (REM), and Non-Rapid Eye Movement (N-REM).Results: The overall classification accuracies were 95.4%, 95%, and 92% for three distinct classifiers, respectively, with the highest accuracy reaching 98.8%.Comparison with Existing Methods: This study distinguishes itself from comparable sleep stage-scoring research by utilizing a unique dataset, and by incorporating data from 16 channels, which contributes to the achieved accuracy.Conclusion: The machine learning model trained with a unique dataset demonstrated high classification success in the automated scoring of sleep stages.This research underscores the potential of machine learning techniques in improving sleep disorder diagnostics.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».