الشبكات العصبية المتعمقة القائمة على التفاف لتحليل قابل للتفسير لتقييم مراحل النوم باستخدام التسجيلات الكهروencephalographic (EEG)
دراسات النوم مهمة لتشخيص اضطرابات النوم مثل الأرق والناركوليبسيا وانقطاع النفس أثناء النوم. تعتمد هذه الدراسات على التقييم اليدوي لمراحل النوم من الإشارات الخام للبوليسومنوجرافيا، وهو مهمة بصرية مرهقة تتطلب جهد متخصصين مدربين بشكل عالي. نتيجة لذلك، تم بذل جهود بحثية خلال السنوات الأخيرة لتحقيق تقييم آلي لمراحل النوم باستخدام تقنيات التعلم الآلي. في هذا العمل، نعتمد على تحليل الطيف متعدد الأشرطة (multitaper spectral analysis) لإنشاء صور قابلة للتفسير البصري لأنماط النوم من إشارات التخطيط الكهربية الدماغية كمدخلات لشبكة عميقة متعددة الطبقات تم تدريبها على حل مهام التعرف البصري. كمثال عملي للتعلم بالنقل (transfer learning)، يتم تقديم نظام قادر على تصنيف مراحل النوم بدقة في مرضاة جدد غير معروفين سابقًا. تقارير التقييم في مجموعة بيانات متاحة للعامة واستخدامها على نطاق واسع تقارن بشكل مواتٍ مع أفضل النتائج الحالية، بينما توفر إطارًا لتفسير البصري للنتائج.