SalientSleepNet: Multimodal Salient Wave Detection Network for Sleep Staging.

模式识别(心理学) 脑电图 深度学习 卷积神经网络 特征提取 注意力网络
作者
Ziyu Jia,Youfang Lin,Jing Wang,Xuehui Wang,Peiyi Xie,Yingbin Zhang
出处
期刊:International Joint Conference on Artificial Intelligence 卷期号:3: 2614-2620 被引量:2
标识
DOI:10.24963/ijcai.2021/360
摘要

Sleep staging is fundamental for sleep assessment and disease diagnosis. Although previous attempts to classify sleep stages have achieved high classification performance, several challenges remain open: 1) How to effectively extract salient waves in multimodal sleep data; 2) How to capture the multi-scale transition rules among sleep stages; 3) How to adaptively seize the key role of specific modality for sleep staging. To address these challenges, we propose SalientSleepNet, a multimodal salient wave detection network for sleep staging. Specifically, SalientSleepNet is a temporal fully convolutional network based on the $\rm U^2$-Net architecture that is originally proposed for salient object detection in computer vision. It is mainly composed of two independent $\rm U^2$-like streams to extract the salient features from multimodal data, respectively. Meanwhile, the multi-scale extraction module is designed to capture multi-scale transition rules among sleep stages. Besides, the multimodal attention module is proposed to adaptively capture valuable information from multimodal data for the specific sleep stage. Experiments on the two datasets demonstrate that SalientSleepNet outperforms the state-of-the-art baselines. It is worth noting that this model has the least amount of parameters compared with the existing deep neural network models.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Autumn完成签到,获得积分10
刚刚
万能图书馆应助minorcold采纳,获得10
1秒前
1秒前
科目三应助wizard采纳,获得10
1秒前
1秒前
王家辉完成签到,获得积分10
2秒前
外向的盼晴完成签到,获得积分10
2秒前
大脚仙完成签到,获得积分10
2秒前
gsgg发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
3秒前
zhang发布了新的文献求助10
3秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
3秒前
znn发布了新的文献求助10
4秒前
小冰糖完成签到 ,获得积分10
4秒前
4秒前
xiw完成签到,获得积分10
5秒前
zoeydonut发布了新的文献求助10
5秒前
pluto应助墨菲特采纳,获得10
6秒前
霸气的猎豹完成签到,获得积分10
7秒前
华仔应助卞威振采纳,获得10
7秒前
jan0114发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
打打应助gsgg采纳,获得10
9秒前
CodeCraft应助hqq采纳,获得10
9秒前
再也不拖完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
王斌发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
12秒前
zzl-2000发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
14秒前
captainHc完成签到,获得积分10
16秒前
伯赏元彤完成签到,获得积分10
16秒前
传奇3应助木乙采纳,获得10
16秒前
16秒前
cxzdm发布了新的文献求助10
18秒前
瑶瑶完成签到,获得积分20
18秒前
天天快乐应助搞怪的人龙采纳,获得10
19秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3970157
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514887
关于积分的说明 11176340
捐赠科研通 3250158
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795198
邀请新用户注册赠送积分活动 875668
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 805004