Hybrid neural-network and rule-based expert system for automatic sleep stage scoring
Proceedings of the 22nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (Cat. No.00CH37143), 1316-1319 vol.2
한글 요약
수면다원검사 신호에서 수면 단계를 자동으로 판정하기 위해 규칙기반 전문가 시스템과 신경망을 결합한 방법을 제안한 학회 발표입니다. 신호 잡음을 제거하고 특징을 추출한 뒤 전문가 시스템이 기호적 추론으로 수면 상태를 분류하고, 규칙으로 처리되지 않는 예외 상황은 신경망이 보완하도록 구성했습니다. 계산적 지능과 기호적 지능을 결합하는 접근이 자동 수면 신호 분석에 유망하다는 결과를 제시했습니다.
초록 (English)
In order to increase the performance of automatic sleep stage scoring, we propose a hybrid neural-network and expert system taking advantages of each system. After signal cleaning and feature extraction from polysomnographic signals using several algorithms we suggested, the rule-based expert system classified the sleep states with symbolic reasoning. The neural network supplemented the shortcomings of rule-based system by dealing with exceptions of rules. The result shows that the combination of computational and symbolic intelligence is promising approach to automatic sleep signal analysis.