Estimation of sleep stage based on feature map of sleep EEG
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概要
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It is difficult to consider an appropriate rule for a treatment of all individual different in sleep EEG. Thus we propose a new method for an estimation of sleep stages without using clinical knowledge. This method is based on the Kohonen algorithm for self-organizing feature maps. The Kohonen algorithm is a kind of a clustering method. Sleep stages can be estimated to the change of the kind of waveforms.Therefore, the method consists of two parts. The first part is an estimation of standard waveforms from the sleep EEG. The second part is the clustering of the change of waveforms. By an experiment, it is concluded that the method can be applied to an estimation of sleep stages in clinical applications.
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