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TOOL · CL_326954 · Oct 28 · 04:00

新的MM-Net模型增强了卒中后睡眠分期和呼吸暂停评估

研究人员开发了MM-Net，这是一种新颖的多模态多任务网络，旨在提高睡眠分期和睡眠呼吸暂停评估的准确性，特别是在经历缺血性卒中的患者中。该网络通过交叉注意力和共享时间建模，融合了适应性脑电图-眼电图表示与心肺呼吸道特征，解决了现有方法的挑战。MM-Net在iSLEEPS数据集上表现出卓越的性能，达到了76.3%的睡眠分期准确率和0.825的呼吸事件AUC，并在Sleep-EDF和ISRUC-I数据集上也取得了优异的结果。