DeepSleep 2.0: التجزئة التلقائية لاستيقاظ النوم عبر التعلم العميق

DeepSleep 2.0 هو نسخة مدمجة من DeepSleep، وهو شبكة عصبية عميقة كاملة التحويل (fully convolutional deep neural network) مُستوحاة من معمارية U-Net، وحقق أعلى درجة غير رسمية في مسابقة PhysioNet Computing 2018. تتميز البنية المُقترحة للشبكة ببنية مشفرة/مُفككة مدمجة تحتوي فقط على 740,551 معلمة قابلة للتدريب. يُدخل إلى الشبكة إشارة تسجيل كاملة الطول من عدة قنوات لرسم بياني للنوم (البوليسومنوجرافيا). وقد تم تصميم الشبكة وتحسينها لتنبؤ فعّال باستيقاظات النوم غير المرتبطة بالانقطاع التنفسي (nonapnea sleep arousals) على بيانات الاختبار المُحتفظ بها بمستوى دقة 5 مللي ثانية، دون التضحية بدقة التنبؤ. وتشير النتائج التجريبية المُقارنة بين DeepSleep وDeepSleep 2.0، من حيث المساحة الكلية تحت منحنى الدقة-الاستدعاء (AUPRC) والمساحة الكلية تحت منحنى استجابة التشغيل المستقبلي (AUROC)، إلى إمكانية تحقيق بنية خفيفة الوزن تُحقق أداءً تنبؤيًا مشابهًا بتكلفة حسابية أقل.