S4Sleep: Elucidating the design space of deep-learning-based sleep stage classification models
Notice bibliographique
Résumé
Machine-learning-based automatic sleep stage scoring is a promising approach to enhance the time-consuming manual annotation process of polysomnography recordings. Although numerous algorithms have been proposed for this purpose, systematic exploration of architectural design decisions remains limited. This study conducts a comprehensive investigation into these design choices within the broad category of encoder–predictor architectures. The methodology identifies robust architectures applicable to both time series and spectrogram input representations, both of which leverage structured state space models as integral components. Without further hyperparameter adjustments, the proposed models S4Sleep(spec) and S4Sleep(ts) consistently surpass all existing approaches on the most commonly used benchmark datasets: Sleep EDF, the Montreal Archive of Sleep Studies, and, most notably, the extensive Sleep Heart Health Study dataset. The architectural insights derived from this research, along with the refined methodology for architecture search demonstrated herein, are expected to not only advance future research in sleep staging but also be beneficial for other time series annotation tasks. • Developed systematic method for finding optimal time series annotation architectures. • Identified encoder–predictor models with S4 as best performing architecture. • Demonstrated strong performance using both raw time series and spectrogram inputs. • Validated S4’s effectiveness as signal encoder for both input representations. • Surpassed benchmarks on three major sleep datasets (Sleep EDF, MASS, SHHS).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».