渡邊准教授の論文が国際学術誌 Clocks & Sleep に掲載されました
| 研究分野 | 数理情報科学（知能情報学） |
| 掲載誌 | Clocks & Sleep |
| 論文題目 | GI-SleepNet: A Highly Versatile Image-Based Sleep Classification Using a Deep Learning Algorithm |
| 著者 | Tianxiang Gao, Jiayi Li, Yuji Watanabe, Chijung Hung, Akihiro Yamanaka, Kazumasa Horie, Masashi Yanagisawa, Masahiro Ohsawa and Kazuhiko Kume |
| 所属機関 | 名古屋市立大学、名古屋大学、筑波大学 |
| 概要 | 睡眠段階の分類は、睡眠研究に不可欠である。人工知能（AI）を使用した深層学習アルゴリズムを含むさまざまな自動判定プログラムが開発されているが、データ形式の互換性、人間の解釈可能性、コスト、および技術的要件に関して制限がある。我々は、GI-SleepNetと呼ばれる新しいプログラムを開発した。これは、正確で、用途が広く、コンパクトで、使いやすい、敵対的生成ネットワーク（GAN）支援の画像ベースのマウス用睡眠ステージングである。このプログラムでは、脳波と筋電図のデータが最初に画像として視覚化され、次に教師あり画像学習アルゴリズムによって三段階（覚醒、ノンレム、レム）に分類される。精度を上げるために、GANと人工的に生成された偽のレム睡眠データを採用して、ステージ数を均等化した。これにより精度が向上し、わずか1匹のマウスのデータでかなりの精度が得られた。このプログラムは、画像ベースの性質により、さまざまな形式のデータ、さまざまな動物種、さらには睡眠研究以外にも簡単に適用できる。画像データは簡単に理解できるため、予測異常がある場合でも、専門家による確認が容易に得られる。画像処理の深層学習はAIの主要分野の1つであるため、多数のアルゴリズムも利用できる。 |
| 掲載日 | 2021.11.1 |
| DOI | https://doi.org/10.3390/clockssleep3040041 |
| 備考 | 本学薬学研究科との研究 |