Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/341097
Заглавие документа: Применение глубокого обучения для классификации стадий сна с использованием электроэнцефалограммы
Другое заглавие: Application of deep learning for classification of sleep stages using electroencephalogram / N. S. Montsik, I. D. Kozik, D. S. Sukharevich
Авторы: Монтик, Н. С.
Козик, И. Д.
Сухаревич, Д. С.
Тема: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Биология
ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Медицина и здравоохранение
Дата публикации: 2025
Издатель: Минск : БГУ
Библиографическое описание источника: Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы XI Междунар. науч. конгр. по информатике (CSIST-2025), Респ. Беларусь, Минск, 29–31 окт. 2025 г. В 2 ч. Ч. 1 / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др]. – Минск : БГУ, 2025. – С. 150-157.
Аннотация: Исследование посвящено применению глубокого обучения для классификации стадий сна на основе сигналов электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Использованы сверточные и рекуррентные нейронные сети, протестированные на датасете Sleep-EDF. Проведена предобработка данных и оптимизация гиперпараметров. Результаты подтверждают высокую точность и перспективность подхода для диагностики нарушений сна и домашнего мониторинга
Аннотация (на другом языке): The study focuses on the application of deep learning for the classification of sleep stages based on electroencephalogram signals. Convolutional and recurrent neural networks have been used and tested on the Sleep-EDF dataset. Data preprocessing and hyperparameter optimization have been performed. The results demonstrate the high accuracy and potential of this approach for the diagnosis of sleep disorders and home monitoring
Доп. сведения: Раздел II. Биоинформатика и приложения
URI документа: https://elib.bsu.by/handle/123456789/341097
ISBN: 978-985-881-851-7
978-985-881-852-4 (ч. 1)
Лицензия: info:eu-repo/semantics/openAccess
Располагается в коллекциях:2025. Информационные системы и технологии

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
150-157.pdf495,11 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.