On the use of neural network techniques to analyze sleep EEG dataSecond communication: Training of evolutionary optimized neural networks on the basis of multiple subjects data and the application of context rules according to Rechtschaffen and KalesÜber den Nutzen Neuronaler Netzwerk-Techniken zur Analyse von Schalaf-EEG-DatenTeil II: Training von evolutionär optimierten neuronalen Netzwerken und Applikation von Kontext-Regeln auf der Basis der Regeln von Rechtschaffen und Kales

被引：0

作者：

R. Baumgart-Schmitt

R. Eilers

W. M. Herrmann

机构：

[1] Free University of Berlin,Department of Electrical Engineering, SIT (Schmalkalden Institute of Technology)

[2] Free University of Berlin,Interdisciplinary Sleep Clinic, Department of Psychiatry, Benjamin Franklin Hospital

[3] PAREXEL International Corporation,Labor für Klinische Psychophysiologie

[4] Psychiatrische Klinik FUB,undefined

来源：

Somnologie - Zeitschrift für Schlafforschung und Schlafmedizin | 1997年 / 1卷 / 4期

关键词：

automated sleep stage scoring; neural network classification; Automatische Schlafstadien-Analyse; neuronale Netzwerk Klassifikation;

D O I：

10.1007/s11818-997-0031-3

中图分类号：

学科分类号：

摘要：

The system SASCIA (Sleep Analysis System to Challenge Innovative Artificial Networks) is applied to automate the sleep stage scoring. The information content of only one EEG channel (C4-A2) was use. The results of 16 nights from 9 different subjects were used to test the performance of the system.

引用

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