aasm3 EEG 및 수면 단계 기준의 분류 AI LAB_Sleep Scoring Modeling EEG 및 수면 단계 기준의 분류 적외선 수면 비디오 및 음성 데이터베이스 구축 프로젝트 - 인공지능 기술을 활용한 질병 진단 [서울대학교병원 참여] 서울대학교병원 주최 하 적외선 수면 비디오 데이터와 음성 데이터를 활용한 질병 진단을 위한 인공지능 기술을 향상시키기 위한 연구 활동에 참여 해당 연구는 기관의 감독 하에 진행되며, 5000시간 이상의 적외선 수면 영상 데이터셋을 구축하였고, 필요한 작업을 완료한 후 익명화 및 표준화 진행 적외선 수면 영상 데이터: 적외선 수면 비디오 데이터와 관련된 수면다원검사 데이터를 구축 이 데이터를 기반으로 질환 예측 모델 및 알고리즘을 개발 인공지능 모델을 기반으로 한 서비스 모델을 구축 음성질환 구별을 위한 .. 2024. 1. 18. Sleep AI Challenge 2021 ver.2 https://github.com/rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling.git GitHub - rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling Contribute to rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling development by creating an account on GitHub. github.com Sleep AI Challenge 2021 ver.2 -적외선 수면 동영상을 이용한 수면 단계 예측 적외선 수면 동영상을 이용하여 30초 간격으로 수면 단계(Wake, Light Sleep(N1, N2), Deep Sleep(N3, REM)) 예측 수면다원검사 중 같이 촬영되는 적외선 수면 동영상은 비접촉식으로 .. 2022. 1. 7. [논문 1-2] 소비자 웨어러블 장치에서 파생된 원시 가속도 및 광혈류 측정기 심박수 데이터를 사용한 수면 단계 예측 https://github.com/rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling.git GitHub - rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling Contribute to rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling development by creating an account on GitHub. github.com 결과 인구 통계 및 요약 PSG 데이터 조사한 모든 알고리즘에서 동작,심박수 및 클럭 프록시와 같은 모든 기능이 분류기에 대한 입력으로 사용될 때 성능이 가장 좋았다. 조사된 모든 분류자에 대한 수면/각성 분류에 대한 성능 메트릭은 표 2–5에 요약되어 있다. 정확한 수면 시간의 비율(수면이 긍정적인 클래스로 취.. 2022. 1. 6. 이전 1 다음
