Signal Processing,Computer Vision and Pattern Recognition,Human-Computer Interaction,Machine Learning,پردازش سیگنال , دید رایانه و تشخیص الگوی , تعامل انسان و رایانه , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 21 August, 2024; originally announced September 2024. , Comments: In review to IEEEtrans NNLS; 15-pages main paper and 3-pages supplementary material
توضیحات به فارسی
ارائه شده 21 اوت 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد. ، نظرات: در بررسی به IEETRANS NNLS ؛15 صفحه مقاله اصلی و 3 صفحه مواد تکمیلی
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Sleep stages play an essential role in the identification of sleep patterns and the diagnosis of sleep disorders. In this study, we present an automated sleep stage classifier termed the Attentive Dilated Convolutional Neural Network (AttDiCNN), which uses deep learning methodologies to address challenges related to data heterogeneity, computational complexity, and reliable automatic sleep staging. We employed a force-directed layout based on the visibility graph to capture the most significant information from the EEG signals, representing the spatial-temporal features. The proposed network consists of three compositors: the Localized Spatial Feature Extraction Network (LSFE), the Spatio-Temporal-Temporal Long Retention Network (S2TLR), and the Global Averaging Attention Network (G2A). The LSFE is tasked with capturing spatial information from sleep data, the S2TLR is designed to extract the most pertinent information in long-term contexts, and the G2A reduces computational overhead by aggregating information from the LSFE and S2TLR. We evaluated the performance of our model on three comprehensive and publicly accessible datasets, achieving state-of-the-art accuracy of 98.56%, 99.66%, and 99.08% for the EDFX, HMC, and NCH datasets, respectively, yet maintaining a low computational complexity with 1.4 M parameters. The results substantiate that our proposed architecture surpasses existing methodologies in several performance metrics, thus proving its potential as an automated tool in clinical settings.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مراحل خواب نقش مهمی در شناسایی الگوهای خواب و تشخیص اختلالات خواب دارد.در این مطالعه ، ما یک طبقه بندی کننده مرحله خواب خودکار را ارائه می دهیم که به عنوان شبکه عصبی حلقوی رقیق شده با توجه (ATTDICNN) ، که از روشهای یادگیری عمیق برای پرداختن به چالش های مربوط به ناهمگونی داده ها ، پیچیدگی محاسباتی و مرحله بندی خواب خودکار قابل اعتماد استفاده می کند ، ارائه می دهیم.ما یک طرح نیرو را بر اساس نمودار دید برای گرفتن مهمترین اطلاعات از سیگنال های EEG استفاده کردیم ، که نمایانگر ویژگی های مکانی-زمانی است.شبکه پیشنهادی از سه ترکیب کننده تشکیل شده است: شبکه استخراج ویژگی های مکانی محلی (LSFE) ، شبکه حفظ طولانی فضایی-زمانی-زمانی (S2TLR) و شبکه توجه جهانی (G2A).LSFE وظیفه دارد اطلاعات مکانی را از داده های خواب ضبط کند ، S2TLR برای استخراج بیشترین اطلاعات در زمینه های بلند مدت طراحی شده است و G2A با جمع آوری اطلاعات از LSFE و S2TLR ، سربار محاسباتی را کاهش می دهد.ما عملکرد مدل خود را در سه مجموعه داده جامع و در دسترس عموم ارزیابی کردیم ، و به دقت پیشرفته 98.56 ٪ ، 99.66 ٪ و 99.08 ٪ برای مجموعه داده های EDFX ، HMC و NCH ، به ترتیب ، در عین حال حفظ کمتریپیچیدگی محاسباتی با پارامترهای 1.4 متر.نتایج اثبات می کند که معماری پیشنهادی ما در چندین معیار عملکردی از روشهای موجود پیشی می گیرد ، بنابراین پتانسیل آن را به عنوان یک ابزار خودکار در تنظیمات بالینی اثبات می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
