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SleepViTransformer: Patch-based sleep spectrogram transformer for automatic sleep staging
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.bspc.2023.105203.png)
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摘要
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睡眠分期是睡眠评估和疾病诊断的关键方面。已经开发了许多自动方案来代替手动睡眠分期的繁琐且昂贵的任务。在本文中，我们提出了SleepViTransformer，这是一种旨在提高自动睡眠分期性能的新颖方案。有三个主要贡献。(1) 提出了一种基于补丁的睡眠频谱图转换器编码器，用于学习更有效的特征表示，以增强自动睡眠分期性能。(2) 为了减少对大量带注释的PSG数据的依赖，将来自在图像和音频数据集上预先训练的模型的跨模态知识转移到SleepViTransformer，从而显着提高了模型性能。(3) 为了提高模型在噪声和伪像下的鲁棒性，提出了一组基于PSG信号特征的PSG增强算法。实验结果表明，SleepViTransformer在四个公开可用的数据集上实现了最先进的性能。在小规模数据集上，SleepViTransformer在准确性和Cohen的kappa方面，在SleepEDF-20上的表现分别为1.8% 和2.5%，在SleepEDF-78上的表现分别为1.2% 和1.6%。SleepViTransformer在大规模数据集上也表现良好，在Physio-2018上分别以0.8% % 和1.2% % 和0.4% % 和0.2% % 的成绩优于亚军。消融实验表明，跨模态预训练和PSG增强模块都对提高模型性能有积极影响。据我们所知，这是第一个在睡眠PSG频谱图上采用Vision Transformer (ViT) 的补丁编码技术的模型，显示了其在PSG信号分析中的巨大潜力。
Keyword:
Automatic sleep staging
Vision transformer
Polysomnography
Pre-trained transformer
Augmentation
期刊
IF:
4.9
论文数:
9.9K
被引数:
2.4W
机构
引用论文
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