RONZHINA, Marina, Oto JANOUŠEK, Jana KOLÁŘOVÁ, Marie NOVÁKOVÁ, Petr HONZÍK a Ivo PROVAZNÍK. Sleep scoring using artificial neural networks. Sleep Medicine Reviews. 2012, roč. 16, č. 3, s. 251-263. ISSN 1087-0792. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1016/j.smrv.2011.06.003.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Sleep scoring using artificial neural networks
Autoři RONZHINA, Marina (203 Česká republika, garant), Oto JANOUŠEK (203 Česká republika), Jana KOLÁŘOVÁ (203 Česká republika), Marie NOVÁKOVÁ (203 Česká republika, domácí), Petr HONZÍK (203 Česká republika) a Ivo PROVAZNÍK (203 Česká republika).
Vydání Sleep Medicine Reviews, 2012, 1087-0792.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 30000 3. Medical and Health Sciences
Stát vydavatele Velká Británie a Severní Irsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Impakt faktor Impact factor: 8.681
Kód RIV RIV/00216224:14110/12:00057213
Organizační jednotka Lékařská fakulta
Doi http://dx.doi.org/10.1016/j.smrv.2011.06.003
UT WoS 000303429000007
Klíčová slova anglicky Polysomnographic data; Sleep scoring; Features extraction; Artificial neural networks
Příznaky Mezinárodní význam
Změnil Změnila: Soňa Böhmová, učo 232884. Změněno: 22. 4. 2013 13:42.
Anotace
Rapid development of computer technologies leads to the intensive automation of many different processes traditionally performed by human experts. One of the spheres characterized by the introduction of new high intelligence technologies substituting analysis performed by humans is sleep scoring. This refers to the classification task and can be solved e next to other classification methods e by use of artificial neural networks (ANN). ANNs are parallel adaptive systems suitable for solving of nonlinear problems. Using ANN for automatic sleep scoring is especially promising because of new ANN learning algorithms allowing faster classification without decreasing the performance. Both appropriate preparation of training data as well as selection of the ANN model make it possible to perform effective and correct recognizing of relevant sleep stages. Such an approach is highly topical, taking into consideration the fact that there is no automatic scorer utilizing ANN technology available at present.
Návaznosti
GD102/09/H083, projekt VaVNázev: Informační technologie v biomedicínském inženýrství
Investor: Grantová agentura ČR, Informační technologie v biomedicínckém inženýrství
MSM0021622402, záměrNázev: Časná diagnostika a léčba kardiovaskulárních chorob
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Časná diagnostika a léčba kardiovaskulárních chorob
VytisknoutZobrazeno: 26. 4. 2024 13:54