PedSleepMAE：多模态儿科睡眠信号的生成模型
机器学习
2025-04-23 v1
摘要
儿科睡眠是健康信息学中重要但常被忽视的领域。我们提出了 PedSleepMAE，一种充分利用多模态儿科睡眠信号（包括多通道脑电图、呼吸信号、眼电图和肌电图）的生成模型。这种基于掩码自编码器的模型在睡眠分期和呼吸暂停、低通气、脑电图 arousal 及氧饱和度下降的检测方面表现可与监督学习模型相媲美。其嵌入还被证明能够捕捉来自罕见遗传疾病的睡眠信号之间的细微差异。此外，PedSleepMAE 生成逼真的信号，可用于睡眠片段检索、异常检测和缺失通道插补。这是首个在多种类型儿科睡眠信号上训练的通用生成模型。
引用
@article{arxiv.2411.00718,
title = {PedSleepMAE: Generative Model for Multimodal Pediatric Sleep Signals},
author = {Saurav R. Pandey and Aaqib Saeed and Harlin Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.00718},
year = {2025}
}