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백수환 (광운대학교) 백재우 (광운대학교) 유현수 (광운대학교) 박철수 (광운대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,533 - 1,538 (6page)

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This paper propose classification model for AASM(American Academy of Sleep Medicine) based five level sleep staging(Wake, Rem, N1, N2, N3) by single channel EEG signal(F3). n particular, for explainable sleep phase estimation models unlike conventional models, we proceed with the analysis of signals via BEMD(Bidimensional Empirical Mode Decomposition), and prove that each sleep label was learned from which key signal components through back-analysis of the model through attention mechanisms. The cross-validation results of 425 subjects" data with signal analysis for Single Channel EEG showed an average of F1-Score 70.232 (±1.769) average accuracy of 83.15% (±1.35%) and we propose a explainable model for which electroencephalogram components were more effective in estimating each sleep stage.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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