Автоматизація класифікації стадій сну методами машинного навчання

Дипломна робота: 102 ст., 10 табл., 28 рис., 1 додаток, 26 джерел. Об’єкт дослідження – задача оцінювання стадій сну на основі даних полісомнографії. Предмет дослідження – застосування методів машинного навчання для класифікації даних. Метою роботи є реалізація моделі машинного навчання для класифікації стадій сну відповідно до даних полісомнографії. У роботі розглядаються два основні підходи застосування методів машинного навчання для класифікації стадій сну. Перший полягає у використанні апріорних знань про сигнал для вилучення ознак і подальше застосування класифікатора для оцінки фаз сну. Другий базується на використанні згорткових мереж для автоматичного вилучення ознак та класифікації стадій за допомогою повнозв’язних шарів. Результатом роботи є найкраща побудована модель, яка обрана на основі порівняння метрик якості, для вирішення задачі класифікації стадій сну на основі даних полісомнографії.Thesis: 102 pages, 10 tables, 28 figures, 1 appendix, 26 sources. Object of study - the task of estimating stages based on polysomnography data. The subject of research is the application of machine learning methods for data classification. The purpose of the study is to implement a machine learning model for classifying sleep stages according to polysomnography data. The paper considers two main approaches of applying machine learning methods to classify sleep stages. The first involves using a priori knowledge of the signal to extract features and then applying a classifier to estimate sleep phases. The second is based on the use of convolutional networks to automatically extract features and classify stages using fully connected layers. The result of the work is the best built model, which is selected based on the comparison of quality metrics, to solve the problem of classifying sleep stages based on polysomnography data