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- 수면 상태 예측 모델 개발: 심박수와 모션 데이터를 활용한 분석
이번 분석에서는 심박수 및 모션 가속 센서 데이터를 활용하여 수면 상태를 예측하는 모델을 개발했다 데이터는 PhysioNet에서 수집된 31명의 피험자 데이터를 사용했으며, 주요 목표는 주어진 생체 데이터를 바탕으로 수면 상태(Wake, Light Sleep, Deep Sleep, REM)를
- 서울대병원, 대규모 수면 데이터셋 활용 이미지 기반 수면 단계 자동 판독 알고리즘 개발…세계 최대 규모 . . .
보통 수면 단계는 Wake-N1-N2-N3-REM의 5단계로 각성(Wake), 얕은 수면(N1~N2), 깊은 수면(N3~REM) 단계로 분류된다 수면 데이터 분석을 위한 기존 연구에서는 검사 환경에 있어 샘플링 속도나 센서의 타입이 변할 때마다 판독자가 직접 조정을 해야 하는 한계가 있었다
- ⌚ ️ 스마트워치 수면 측정 신뢰도 TOP3 모델, 의사들이 말한 정확도 비교
1 수면 시작 종료 시간의 정확도 – 실제 취침·기상 시각과 오차 비교; 2 수면 단계(rem, 깊은 수면, 얕은 수면) 인식 정확도; 3 기상 간주 시간 – 중간에 깬 시간 감지 여부; 4 수면 효율(잠든 비율) 일치도 – 총 수면 시간 대비 효율
- “수면데이터로 내일의 기분 예측”…80% 이상 정확 KBS 2024. 11. 25. - YouTube
연구진은 먼저 우울증이나 조울증이 있는 기분 장애 환자 168명을 대상으로 스마트워치를 활용해 잠을 잔 시간과 중간에 깬 시간 등 수면-각성
- 스마트워치로 수면 관리하기 (수면앱, 헬스기기, 수면데이터)
수면 시간 측정은 물론, 수면 단계 분석과 건강 지표 추적까지 가능한 스마트워치는 숙면의 질을 높이는 데 실질적인 도움을 줍니다 이 글에서는 스마트워치를 활용한 수면 분석 원리, 대표 앱의 기능, 실사용 꿀팁까지 전반적으로 소개합니다 수면앱의 원리와
- EEG 및 수면 단계 기준의 분류 - 데이터스트
적외선 수면 비디오 및 음성 데이터를 활용한 시범 서비스를 구축; 연구 개요: 수면은 피로가 누적된 뇌의 활동을 주기적으로 회복하는 생리적인 의식상실 상태로 정의된다 수면은 주로 두 가지 주요 단계로 구분됨: '비-REM 수면(NREM)'과 'REM 수면(Rapid Eye Movement)'
- “잠자는 수면 데이터 깨워야…표준화한 해석 프레임 필요” - 조선비즈
여러 플랫폼을 통해 이미 상당한 양의 수면 관련 생체 신호를 모았지만, 방대한 데이터를 해석하는 프레임을 표준화하지 못해 데이터가 아직도
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