Компьютерные науки > Машинное обучение [представлено 27 октября 2026 года] Название: MM-Net: мультимодальная многоцелевая сеть для оценки сна и апноэ после ишемической стройной точки зрения PDF HTML (экспериментальный) резюме: Автоматизированная полисомнография после исхемического инсульта является сложной изза изменения нейронных функций, связанных со сном, и одновременного нарушения дыхания. Существующие подходы, учитывающие особенности инсульта, главным образом касаются классификации спящих стадий, в результате чего совместный анализ архитектуры сна и дыхания неизучен. Кроме того, адаптация предварительно подготовленных кодеров ЭЭГ приводит к несогласованности представления при обучении модели вниз по течению встроенным устройствам у ранее виденных пациентов, но оценке на невидимых людях. Мы предлагаем систему MM-Net - мультимодальную многоцелевую структуру, которая устраняет эту непоследовательность путем перекрестного монтажа и установки хребтовой системы. Приспособленные к сну изображения ЭЭГ-ЕОГ и инженерные нейронные дескрипторы смешиваются с усвоенными кардиореспирационными элементами посредством перекрестного наблюдения и совместной временной модели для одновременной установки сна и обнаружения дыхательных путей. На iSLEESPS (99 пациентов с субакутомным ишемическим ударом) десятикратная оценка, проведенная на основе принципа независимости пациента, позволила достичь 76,3 процента точности установки (кохенский доллар = 0,65656 долл. С помощью приспособленного для…
MM-Net: мультимодальная многоцелевая сеть для оценки состояния сна и апноэ после ишемического разрушения
arXiv:2610.36583v1 Annualce Type: New Humber Abstract: Автоматизированная полисомнография после ишемического приступа является сложной из-за изменения нервной активности, связанной со сном, а также одновременного нарушения дыхательных путей. Существующие подходы, учитывающие особенности инсульта, главным образом касаются классификации спящих стадий, в результате чего совместный анализ архитектуры сна и дыхания неизучен. Кроме того, адаптация предварительно подготовленных кодеров ЭЭГ приводит к несогласованности представления при обучении модели вниз по течению встроенным устройствам у ранее виденных пациентов, но оценке на невидимых людях. Мы предлагаем систему MM-Net - мультимодальную многоцелевую структуру, которая устраняет эту непоследовательность путем перекрестного монтажа и установки хребтовой системы. Приспособленные к сну изображения ЭЭГ-ЕОГ и инженерные нейронные дескрипторы смешиваются с усвоенными кардиореспирационными элементами посредством перекрестного наблюдения и совместной временной модели для одновременной установки сна и обнаружения дыхательных путей. На iSLEEPS (99 пациентов с субакустической ишемией)