Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/341097| Title: | Применение глубокого обучения для классификации стадий сна с использованием электроэнцефалограммы |
| Other Titles: | Application of deep learning for classification of sleep stages using electroencephalogram / N. S. Montsik, I. D. Kozik, D. S. Sukharevich |
| Authors: | Монтик, Н. С. Козик, И. Д. Сухаревич, Д. С. |
| Keywords: | 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 |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | 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. |
| Abstract: | 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 |
| Abstract (in another language): | 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 |
| Description: | Раздел II. Биоинформатика и приложения |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/341097 |
| ISBN: | 978-985-881-851-7 978-985-881-852-4 (ч. 1) |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 2025. Информационные системы и технологии |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 150-157.pdf | 495,11 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.