2달 전
Cross-Modal Transformers를 이용한 해석 가능한 수면 단계 분류 연구
Jathurshan Pradeepkumar; Mithunjha Anandakumar; Vinith Kugathasan; Dhinesh Suntharalingham; Simon L. Kappel; Anjula C. De Silva; Chamira U. S. Edussooriya

초록
정확한 수면 단계 분류는 수면 건강 평가에 중요합니다. 최근 몇 년간, 여러 기계 학습 기반의 수면 단계 분류 알고리즘이 개발되었으며, 특히 딥러닝 기반의 알고리즘은 인간 주석과 비등한 성능을 달성하였습니다. 성능 향상에도 불구하고, 대부분의 딥러닝 기반 알고리즘의 한계점은 그들의 블랙박스 행동으로, 이는 임상 환경에서의 사용을 제한시켰습니다. 본 연구에서는 수면 단계 분류를 위한 크로스 모달 트랜스포머(cross-modal transformer)를 제안합니다. 제안된 크로스 모달 트랜스포머는 새로운 크로스 모달 트랜스포머 인코더 구조와 자동 표현 학습을 위한 다중 스케일 1차원 컨볼루셔널 신경망으로 구성됩니다. 우리의 방법은 최신 방법론보다 우수한 성능을 보이며, 주목 모듈의 해석 가능성 측면을 활용하여 딥러닝 모델의 블랙박스 행동을 제거합니다. 또한, 우리의 방법은 최신 방법론에 비해 매개변수 수와 학습 시간을 크게 줄여줍니다. 우리의 코드는 https://github.com/Jathurshan0330/Cross-Modal-Transformer에서 확인할 수 있으며, 작업 시연은 https://bit.ly/Cross_modal_transformer_demo에서 찾아볼 수 있습니다.