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Khrystyna Semkiv

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TOOL · CL_178501 · Aug 3 · 04:00

深度学习模型改进了睡眠脑电图研究中的伪迹检测

研究人员开发了一种新的深度学习模型CNN-CBAM，用于自动检测和定位用于睡眠研究的单通道移动脑电图数据中的伪迹。该模型与六种其他方法进行了基准测试，在ROC曲线下面积、灵敏度和特异性方面均表现出优越的性能。CNN-CBAM模型在检测到的时段内定位伪迹方面也显示出潜力，为可穿戴睡眠脑电图设备中的伪迹检测自动化提供了可行的解决方案。