评估睡眠分期分类：年龄与睡眠早晚期如何影响分类性能
计算机视觉与模式识别
2023-10-24 v1
摘要
睡眠分期分类是专家用于监测人类睡眠数量与质量的常用方法，但这是一项耗时且劳动密集的任务，具有高度的观察者间与观察者内变异性。利用小波进行特征提取、随机森林进行分类，我们寻求并评估了一种自动睡眠分期分类方法。受试者的年龄以及睡眠时刻（夜间早期与夜间晚期）被与分类器性能进行对比。从本研究中，我们观察到这些变量确实影响自动模型性能，改善某些睡眠分期的分类并恶化其他分期。
引用
@article{arxiv.2310.13754,
title = {Evaluating sleep-stage classification: how age and early-late sleep affects classification performance},
author = {Eugenia Moris and Ignacio Larrabide},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.13754},
year = {2023}
}