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Sleep stages classification based on heart rate variability and random forest4

Sleep stages classification based on heart rate variability and random forest (5) 결과 정규화 전후의 전형적인 HRV 특징의 히스토그램을 비교하였다. 왼쪽 그림은 정규화 전의 히스토그램을 나타내고 오른쪽 그림은 정규화 후의 히스토그램을 나타냅니다. 제안하는 방법은 이상치에 관계없이 대부분의 특징을 [0,1] 범위에 매핑할 수 있음은 자명하다. 이 우세한 전처리는 주체 독립 체계 내에서 수면 단계 분류에 효과적인 기능을 제공했다. 표는 피처 정규화를 사용하거나 사용하지 않는 주제별 체계 및 주제 독립적 체계에 대한 모든 개인의 혼동 행렬을 제공한다. 표의 숫자는 해당 에포크의 양을 나타낸다. 본 논문에서 제시하지 않은 개별 혼동 행렬에 따라 두 가지 체계를 기반으로 각 단계와 다른 단계를 분류하기 위한 정확도와 Cohen의 kappa 통계량 κ를 나타내었다. 또한, 전체 정확도와 κ 통.. 2023. 6. 29.
Sleep stages classification based on heart rate variability and random forest (4) Classifier model: Random Forest RF는 각 내부 노드에서 p 기능의 부트스트랩 샘플링 하위 집합에서 분할 기능을 선택하는 많은 수의 결정 트리로 구성된다. 트리는 가지치기 없이 CART (Classification And Regression Tree) 방법론을 통해 구축된다. 최종 예측은 앙상블 예측의 다수결로 결정된다. RF의 중요한 기능은 훈련 과정에서 각 기능의 중요성을 평가하는 것이다. 실제로 RF를 구성하는 동안 OOB (out-of-bag) 샘플이라고 하는 원래 훈련 세트의 약 33%가 일반적인 부트스트랩 샘플에서는 발생하지 않는다. 특정 기능의 중요성을 평가하기 위해 처음에는 OOB 샘플에 대한 해당 값을 임의로 치환한다. 그런 다음 수정된 OOB 샘플이 새로운 예측.. 2023. 6. 29.
Sleep stages classification based on heart rate variability and random forest (2) Frequency domain features HRV의 주파수 영역 특징은 ANS의 활동을 반영하는 중요한 지표였다. LF (0.04~ 0.15Hz) 및 HF (0.15~ 0.4Hz) 대역의 파워는 각각 교감신경 (SNS) 및 부교감신경 (PNS) 신경계의 조절과 관련이 있다. 일부 문헌은 또한 중간 주파수 (MF, 0.1–0.15Hz) 전력이 압력 반사 활동과 관련이 있음을 보여 주었다. HRV의 스펙트럼 정보를 최대한 활용하기 위해 본 연구에서는 LF를 실제 LF (TLF, 0.04–0.1Hz)와 MF로 더 나누었다. 연구에서 총 주파수 (TF)로 표시된 LF와 HF의 조합도 조사되었다. 그리고 보다 포괄적인 측정, 즉 스펙트럼 전력, 평균 주파수 및상이한 스펙트럼 대역에 상응하는 스펙트럼 엔트로피가.. 2023. 6. 29.
Sleep stages classification based on heart rate variability and random forest (1) Abstract 본 논문에서는 심박 변이도 (HRV)에 기반한 수면 단계 분류를 위한 대체 기술을 제시했다. 각성, REM (Rapid Eye Movement) 수면 및 NREM (Non-REM) 수면을 분류하기 위해 간단한 주제별 체계와 보다 실용적인 주제 독립적 체계를 설계했다. 45명의 건강한 피험자의 RR 시퀀스에서 추출한 41개의 HRV 특징을 Random Forest (RF) 방법을 통해 훈련 및 테스트했다. 기능 중 25개는 수면 연구에 처음으로 제안되거나 적용됐다. subject independent classifier의 경우 모든 기능은 개발된 분위수 값 기반 방법으로 정규화되었다. 또한, 수면 단계에 대한 각 기능의 중요성도 RF로 평가하고 적절한 기능 수를 탐색했다. 주제별 분류기의 .. 2023. 6. 29.
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