Multi-Class Classification of Sleep Apnea/Hypopnea Events Based on Long Short-Term Memory Using a Photoplethysmography Signal.

Kang, Chang-Hoon; Erdenebayar, Urtnasan; Park, Jong-Uk; Lee, Kyoung-Joung

Kang, Chang-Hoon; Erdenebayar, Urtnasan; Park, Jong-Uk; Lee, Kyoung-Joung.

Afiliação

Kang CH; Department of Biomedical Engineering, College of Health Science, Yonsei University, 1, Yeonsedae-gil, Wonju-si, Gangwon-do, 26493, South Korea.
Erdenebayar U; Department of Biomedical Engineering, College of Health Science, Yonsei University, 1, Yeonsedae-gil, Wonju-si, Gangwon-do, 26493, South Korea.
Park JU; Department of Biomedical Engineering, College of Health Science, Yonsei University, 1, Yeonsedae-gil, Wonju-si, Gangwon-do, 26493, South Korea.
Lee KJ; Department of Biomedical Engineering, College of Health Science, Yonsei University, 1, Yeonsedae-gil, Wonju-si, Gangwon-do, 26493, South Korea. lkj5809@yonsei.ac.kr.

J Med Syst ; 44(1): 14, 2019 Dec 06.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31811401

Assuntos

Memória de Curto Prazo; Fotopletismografia/métodos; Respiração; Síndromes da Apneia do Sono/classificação; Aprendizado Profundo; Humanos; Sensibilidade e Especificidade

Palavras-chave

Deep learning; Long short-term memory (LSTM); Multi-class classification; Sleep apnea and hypopnea

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Respiração / Síndromes da Apneia do Sono / Fotopletismografia / Memória de Curto Prazo Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: J Med Syst Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de afiliação: Coréia do Sul País de publicação: Estados Unidos

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