arXiv 机器学习· Md Wahiduzzaman Suva, Esm E Moula Chowdhury Abha, Md Imtiaj Alam Sajin, Md Iftekharul Mobin, Jia Uddin·· 5 小时前AI 评分28
MM-Net：用于缺血性中风后睡眠分期与睡眠呼吸暂停评估的多模态多任务网络
MM-Net: A Multimodal Multi-Task Network for Sleep Staging and Sleep Apnea Assessment After Ischemic Stroke
AI 导读
研究团队提出多模态多任务网络 MM-Net，同步实现缺血性中风后的睡眠分期与呼吸事件检测。在 99 名患者的 iSLEEPS 数据集上，该模型取得 76.3% 的分期准确率和 0.825 的呼吸事件 AUC。MM-Net 在 Sleep-EDF 分期准确率达 86.4%，且无需重训即在 ISRUC-I 和 UCD 保持 0.833 与 0.841 的呼吸 AUC。
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