Automatic sleep stage identification: difficulties and possible solutions - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2010

Automatic sleep stage identification: difficulties and possible solutions

Nadezda Sukhorukova
  • Fonction : Auteur
Andrew Stranieri
  • Fonction : Auteur
Bahadorreza Ofoghi
  • Fonction : Auteur
Peter Vamplew
  • Fonction : Auteur
M. Saleem
  • Fonction : Auteur
Liping Ma
  • Fonction : Auteur
Julien Ugon
  • Fonction : Auteur
Nial Muecke
  • Fonction : Auteur
Hélène Amiel
  • Fonction : Auteur
Carole Philippe
  • Fonction : Auteur
Ahmed Bani-Mustafa
  • Fonction : Auteur
Shamsul Huda
  • Fonction : Auteur
Marcello Bertoli
  • Fonction : Auteur
Pierre Lévy
  • Fonction : Auteur

Résumé

The diagnosis of many sleep disorders is a labor intensive task that involves the specialised interpretation of numerous signals including brain wave, breath and heart rate captured in overnight polysomnogram sessions. The automation of diagnoses is challenging for data mining algorithms because the data sets are extremely large and noisy, the signals are complex and specialist's analyses vary. This work reports on the adaptation of approaches from four fields; neural networks, mathematical optimisation, financial forecasting and frequency domain analysis to the problem of automatically determining a patient's stage of sleep. Results, though preliminary, are promising and indicate that combined approaches may prove more fruitful than the reliance on a single approach.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-01288724 , version 1 (15-03-2016)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01288724 , version 1

Citer

Nadezda Sukhorukova, Andrew Stranieri, Bahadorreza Ofoghi, Peter Vamplew, M. Saleem, et al.. Automatic sleep stage identification: difficulties and possible solutions. Fourth Australasian Workshop on Health Informatics and Knowledge Management, HIKM'2010, Jan 2010, Brisbane, Australia. pp.39-44. ⟨hal-01288724⟩
49 Consultations
0 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More