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畳み込みリカレントニューラルネットワークと条件付き確率場を用いた心肺信号からの睡眠段階自動判別

机译:利用卷积复发神经网络和条件概率场自动测定心肺信号睡眠阶段的自动测定

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摘要

日本人の5人に1人が睡眠に関して何らかの問題を抱えているといわれているが,睡眠の状態は自覚が困難で,把握のためにエビデンスを収集する計測装置の導入が必須である.Polysomnography (PSG)は睡眠検査のゴールドスタンダードだが,専用設備のある施設で終夜監視体制で実施する必要があり,脳波や心電図をはじめとする多数の生体信号を計測し,医療専門家がそれらのデータを視察判定しなければならない.判定の自動化や在宅でも容易に実施できる簡易計測の技術開発が睡眠計測において求められている.
机译:虽然据说一个人在用五个人睡觉有一些问题,但睡眠状况难以理解,并引入测量装置,从而收集抓握证据是必不可少的。多组织摄影(PSG)是睡眠检测的金标准,但有必要在私人设施中执行包括脑电图或心电图的大量生物信号,并测量大量生物信号,包括电电和心电图而且必须确定它的医疗专业人员。简化测量的技术开发,即使在睡眠测量中也需要在家庭自动化和家中容易地实施。

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