要約
DeepSleep 2.0は、2018年PhysioNet Computing Challengeにおいて最高の非公式スコアを達成した、U-Netをモデルにした最新鋭の完全畳み込み型深層ニューラルネットワークであるDeepSleepのコンパクト版である。提案されたネットワークアーキテクチャは、エンコーダ／デコーダ構造を有し、学習可能なパラメータ数がわずか740,551個に抑えられている。このネットワークの入力は、全長にわたるマルチチャンネルの多導睡眠図（polysomnographic）信号である。本ネットワークは、5msの解像度レベルでホールドアウトされたテストデータに対して、睡眠時無呼吸発作の予測を効率的に行うよう設計・最適化されており、予測精度を損なうことなく実現されている。DeepSleepと比較した実験結果から、粗大な精度-再現率曲線下の面積（AUPRC）および受信者操作特性曲線下の面積（AUROC）の観点において、同等の予測性能を低コストな計算負荷で達成可能な軽量アーキテクチャの実現が可能であることが示された。