초록
DeepSleep 2.0은 2018년 PhysioNet Computing Challenge에서 비공식적으로 가장 높은 점수를 기록한 최신 기술 기반의 U-Net 구조를 영감으로 삼은 완전 컨볼루션 신경망인 DeepSleep의 컴팩트한 버전이다. 제안된 네트워크 아키텍처는 단지 740,551개의 학습 가능한 파라미터를 포함한 소형 인코더/디코더 구조를 갖추고 있다. 이 네트워크의 입력은 전장 다중채널 수면다음기(полисомнографic) 신호이다. 본 연구에서는 테스트 데이터에 대해 5ms 해상도 수준에서 비수면기침(Nonapnea sleep arousals)을 정확하게 예측할 수 있도록 네트워크를 설계하고 최적화하였으며, 예측 정확도를 희생하지 않으면서도 효율적인 계산 성능을 달성하였다. DeepSleep과 비교했을 때, 전체 정밀도-재현율 곡선 아래 면적(AUPRC) 및 전체 수신기 작동 특성 곡선 아래 면적(AUROC) 기준으로 얻어진 실험 결과는, 낮은 계산 비용으로도 유사한 예측 성능을 달성할 수 있는 경량화 아키텍처의 실현 가능성을 시사한다.