728x90 반응형 SMALL Webster1 Automatic Sleep/Wake Identification From Wrist Activity Abstract 많은 연구 및 임상 상황에서는 실험실 외부에서 인간의 수면 데이터를 얻을 수 있는 저렴하고 방해가 되지 않는 방법이 필요하다. Mullaney 외 연구진은 손목에 장착된 움직임 감지기에서 얻은 데이터를 수동으로 채점하여 수면과 각성 상태를 높은 정확도로 구별할 수 있음을 보여주었다. 그러나 수동 채점과 관련된 힘든 노동은 일상적인 사용을 위한 이 방법의 실용성을 감소시킨다. Webster 외 연구진은 수면 및 각성을 위한 손목 활동 데이터의 점수를 매기는 자동 방법을 개발했다. 그들이 개발한 채점 알고리즘은 실험 손목 활동 그래프에만 최적화되어 있어서 그 방법이 현재 상업적으로 이용 가능한 활동 그래프 도구로 일반화될 수 있을지 불확실하다. 이 연구의 목표는 상용 손목 활동 그래프로 얻은.. 2023. 7. 13. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
