Articles de revues sur le sujet « Sleep Scoring Algorithms »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 50 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « Sleep Scoring Algorithms ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
Piccini, Jacopo, Elias August, Sami Leon Noel Aziz Hanna, Tiina Siilak et Erna Sif Arnardóttir. « Automatic Detection of Electrodermal Activity Events during Sleep ». Signals 4, no 4 (18 décembre 2023) : 877–91. http://dx.doi.org/10.3390/signals4040048.
Texte intégralBiegański, Piotr, Anna Stróż, Marian Dovgialo, Anna Duszyk-Bogorodzka et Piotr Durka. « On the Unification of Common Actigraphic Data Scoring Algorithms ». Sensors 21, no 18 (21 septembre 2021) : 6313. http://dx.doi.org/10.3390/s21186313.
Texte intégralKim, Myeong Seok, Tae Kyoung Ha, Ho Dong Lee et Young Jun Lee. « 0945 A Robust Hybrid algorithm for automatic respiratory events scoring in adults ». SLEEP 46, Supplement_1 (1 mai 2023) : A417. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsad077.0945.
Texte intégralChakraborty, Sabyasachi, Satyabrata Aich et Hee-Cheol Kim. « A Novel Sleep Scoring Algorithm-Based Framework and Sleep Pattern Analysis Using Machine Learning Techniques ». International Journal of System Dynamics Applications 10, no 3 (juillet 2021) : 1–20. http://dx.doi.org/10.4018/ijsda.2021070101.
Texte intégralMagalang, Ulysses, Brendan Keenan, Bethany Staley, Peter Anderer, Marco Ross, Andreas Cerny, Raymond Vasko, Samuel Kuna et Jessie Bakker. « 251 Agreement and reliability of a new polysomnography sleep staging algorithm against multiple human scorers ». Sleep 44, Supplement_2 (1 mai 2021) : A101. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsab072.250.
Texte intégralMagalang, Ulysses, Brendan Keenan, Bethany Staley, Marco Ross, Peter Anderer, Andreas Cerny, Raymond Vasko, Samuel Kuna et Jessie Bakker. « 398 Agreement and reliability of a new respiratory event and arousal detection algorithm against multiple human scorers ». Sleep 44, Supplement_2 (1 mai 2021) : A158. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsab072.397.
Texte intégralHanif, Umaer, Guillaume Jubien, Alyssa Cairns, Tammie Radke et Vincent Mysliwiec. « 1078 Performance of USleep Algorithm to a Better Than “Gold-Standard” Polysomnogram Validation Data Set ». SLEEP 47, Supplement_1 (20 avril 2024) : A463. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsae067.01078.
Texte intégralCho, Taeheum, Unang Sunarya, Minsoo Yeo, Bosun Hwang, Yong Seo Koo et Cheolsoo Park. « Deep-ACTINet : End-to-End Deep Learning Architecture for Automatic Sleep-Wake Detection Using Wrist Actigraphy ». Electronics 8, no 12 (2 décembre 2019) : 1461. http://dx.doi.org/10.3390/electronics8121461.
Texte intégralHutchison, Stephen, Michael Grandner, Zohar Bromberg, Zoe Morrell, Arnulf Graf et Dustin Freckleton. « 0101 Performance of a Multisensor Ring to Evaluate Sleep At-Home Relative to PSG and Actigraphy : Importance of Generalized Versus Personalized Scoring ». Sleep 45, Supplement_1 (25 mai 2022) : A45—A46. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsac079.099.
Texte intégralStanus, E., B. Lacroix, M. Kerkhofs et J. Mendlewicz. « Automated sleep scoring : a comparative reliability study of two algorithms ». Electroencephalography and Clinical Neurophysiology 66, no 4 (avril 1987) : 448–56. http://dx.doi.org/10.1016/0013-4694(87)90214-8.
Texte intégralWang, Jiayi, Jacob Sindorf, Pin-Wei Chen, Jessica Wu, Adrian Gonzales, McKenzie Mattison, Amy Nguyen et al. « 1015 Evaluation of Actigraphy Sensors : Detecting Daytime Sleep After Stroke in an Inpatient Rehabilitation Hospital ». SLEEP 47, Supplement_1 (20 avril 2024) : A436—A437. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsae067.01015.
Texte intégralToban, Gabriel, Khem Poudel et Don Hong. « REM Sleep Stage Identification with Raw Single-Channel EEG ». Bioengineering 10, no 9 (11 septembre 2023) : 1074. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering10091074.
Texte intégralBechny, M., L. Fiorillo, G. Monachino, J. van der Meer, M. H. Schmidt, C. L. A. Bassetti, A. Tzovara et F. D. Faraci. « Do state-of-the-art sleep-scoring algorithms preserve clinical information ? » Sleep Medicine 115 (février 2024) : 406. http://dx.doi.org/10.1016/j.sleep.2023.11.1091.
Texte intégralKuo, C., et G. Chen. « 0441 An Automatic Sleep Scoring System Based on Ensemble Convolutional Neural Network and Spectrogram of Sleep Physiological Signal ». Sleep 43, Supplement_1 (avril 2020) : A169. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsaa056.438.
Texte intégralAlvarez-Estevez, Diego, et Roselyne M. Rijsman. « Inter-database validation of a deep learning approach for automatic sleep scoring ». PLOS ONE 16, no 8 (16 août 2021) : e0256111. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0256111.
Texte intégralDimitrov, T. S., M. He et M. J. Prerau. « 0449 Characterizing Spindle Activity as a Time-Frequency Phenomenon ». Sleep 43, Supplement_1 (avril 2020) : A172. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsaa056.446.
Texte intégralBouchequet, P., D. Leger, M. Lebrun et M. Elbaz. « 0442 Experimenting Automatic Sleep Analysis Application in a Clinical Context ». Sleep 43, Supplement_1 (avril 2020) : A169—A170. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsaa056.439.
Texte intégralLabrada, Alexei, Elsa Santos Febles et José Manuel Antelo. « Comparison of Automatic Sleep Stage Classification Methods for Clinical Use ». Global Clinical Engineering Journal 5, no 1 (1 juin 2022) : 8–17. http://dx.doi.org/10.31354/globalce.v5i1.125.
Texte intégralChan, Alexander, Ahmet Cakir, David Josephs, Dave Kleinschmidt, Jay Pathmanathan et Jacob Donoghue. « 1079 Robust Automated Sleep Staging Using Only EEG Signals ». SLEEP 47, Supplement_1 (20 avril 2024) : A463—A464. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsae067.01079.
Texte intégralGrassi, Massimiliano, Daniela Caldirola, Silvia Daccò, Giampaolo Perna et Archie Defillo. « 253 Better and faster automatic sleep staging with artificial intelligence ». Sleep 44, Supplement_2 (1 mai 2021) : A102. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsab072.252.
Texte intégralS G, Shashank. « Sleep Disorder Detection Using EEG Signals ». INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 08, no 05 (22 mai 2024) : 1–5. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem34611.
Texte intégralS, Lydia Pradeepa. « Sleeping Stage Classification Using CNN ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, no 5 (31 mai 2024) : 1070–77. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.61348.
Texte intégralSayeed, Fahad, Justin Brooks et Nilanjan Banerjee. « 0270 Obstructive Sleep Apnea detection using ECG morphology and Machine Learning ». SLEEP 46, Supplement_1 (1 mai 2023) : A120. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsad077.0270.
Texte intégralHaghayegh, S., S. Khoshnevis, M. H. Smolensky, K. R. Diller et R. J. Castriotta. « 1196 Machine Learning Derived-Interpretative Algorithm Better Differentiates Sleep and Wake Epochs and Estimates Sleep Parameters from Wrist Actigraphy Data ». Sleep 43, Supplement_1 (avril 2020) : A457—A458. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsaa056.1190.
Texte intégralThorey, V., A. Guillot, K. El Kanbi, M. Harris et P. J. Arnal. « 1211 Assessing the Accuracy of a Dry-EEG Headband for Measuring Brain Activity, Heart Rate, Breathing and Automatic Sleep Staging ». Sleep 43, Supplement_1 (avril 2020) : A463. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsaa056.1205.
Texte intégralElMoaqet, Hisham, Jungyoon Kim, Dawn Tilbury, Satya Krishna Ramachandran, Mutaz Ryalat et Chao-Hsien Chu. « Gaussian Mixture Models for Detecting Sleep Apnea Events Using Single Oronasal Airflow Record ». Applied Sciences 10, no 21 (6 novembre 2020) : 7889. http://dx.doi.org/10.3390/app10217889.
Texte intégralPeker, Musa. « An efficient sleep scoring system based on EEG signal using complex-valued machine learning algorithms ». Neurocomputing 207 (septembre 2016) : 165–77. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.049.
Texte intégralCoppieters ’t Wallant, Dorothée, Pierre Maquet et Christophe Phillips. « Sleep Spindles as an Electrographic Element : Description and Automatic Detection Methods ». Neural Plasticity 2016 (2016) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2016/6783812.
Texte intégralYaghouby, Farid, Bruce F. O’Hara et Sridhar Sunderam. « Unsupervised Estimation of Mouse Sleep Scores and Dynamics Using a Graphical Model of Electrophysiological Measurements ». International Journal of Neural Systems 26, no 04 (27 avril 2016) : 1650017. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065716500179.
Texte intégralQuante, Mirja, Emily R. Kaplan, Michael Cailler, Michael Rueschman, Rui Wang, Jia Weng, Elsie M. Taveras et Susan Redline. « Actigraphy-based sleep estimation in adolescents and adults : a comparison with polysomnography using two scoring algorithms ». Nature and Science of Sleep Volume 10 (janvier 2018) : 13–20. http://dx.doi.org/10.2147/nss.s151085.
Texte intégralGu, Wenbo, Peter Wu, Arthur Liu, Wen-Te Liu, Yi-Chun Kuan, Hsin-Chien Lee, Lydia Leung, I.-Chen Wu et Ambrose Chiang. « 0517 Integrating Body Sensor into a Wearable Platform to Enhance the Identification of Central and Mixed Apneas ». SLEEP 47, Supplement_1 (20 avril 2024) : A222. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsae067.0517.
Texte intégralMostafa, Mendonça, Ravelo-García et Morgado-Dias. « A Systematic Review of Detecting Sleep Apnea Using Deep Learning ». Sensors 19, no 22 (12 novembre 2019) : 4934. http://dx.doi.org/10.3390/s19224934.
Texte intégralRicketti, P., D. Schwartz, K. Calero, W. Anderson, C. Diaz-Sein, M. Rechkemmer, K. Bell, M. Dahdad et R. Nakase-Richardson. « 1031 A Multicenter Study Examining Two Scoring Algorithms for Diagnosis of Obstructive Sleep Apnea (OSA) in an Acute Neurorehabilitation Population with Traumatic Brain Injury (TBI) ». Sleep 41, suppl_1 (avril 2018) : A383. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsy061.1030.
Texte intégralKim, Dongyoung, Jeonggun Lee, Yunhee Woo, Jaemin Jeong, Chulho Kim et Dong-Kyu Kim. « Deep Learning Application to Clinical Decision Support System in Sleep Stage Classification ». Journal of Personalized Medicine 12, no 2 (20 janvier 2022) : 136. http://dx.doi.org/10.3390/jpm12020136.
Texte intégralNollet, Mathieu, William Wisden et Nicholas P. Franks. « Sleep deprivation and stress : a reciprocal relationship ». Interface Focus 10, no 3 (17 avril 2020) : 20190092. http://dx.doi.org/10.1098/rsfs.2019.0092.
Texte intégralHannan, Sana, Alyssa Ho et Birgit Frauscher. « Clinical Utility of Sleep Recordings During Presurgical Epilepsy Evaluation With Stereo-Electroencephalography : A Systematic Review ». Journal of Clinical Neurophysiology 41, no 5 (juillet 2024) : 430–43. http://dx.doi.org/10.1097/wnp.0000000000001057.
Texte intégralSuliman, Ahmad, Md Rakibul Mowla, Alaleh Alivar, Charles Carlson, Punit Prakash, Balasubramaniam Natarajan, Steve Warren et David E. Thompson. « Effects of Ballistocardiogram Peak Detection Jitters on the Quality of Heart Rate Variability Features : A Simulation-Based Case Study in the Context of Sleep Staging ». Sensors 23, no 5 (1 mars 2023) : 2693. http://dx.doi.org/10.3390/s23052693.
Texte intégralKorotun, M., L. Weizman, A. Drori, J. Zaccaria, T. Goldstein, I. Litman, S. Hahn et H. Greenberg. « 0584 Detecting Sleep Disordered Breathing Using Sub-Terahertz Radio-Frequency Micro-Radar ». Sleep 43, Supplement_1 (avril 2020) : A224. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsaa056.581.
Texte intégralChien, Ying-Ren, Cheng-Hsuan Wu et Hen-Wai Tsao. « Automatic Sleep-Arousal Detection with Single-Lead EEG Using Stacking Ensemble Learning ». Sensors 21, no 18 (9 septembre 2021) : 6049. http://dx.doi.org/10.3390/s21186049.
Texte intégralJilani, Shahla M., Chloe J. Jordan, Lauren M. Jansson et Jonathan M. Davis. « Definitions of neonatal abstinence syndrome in clinical studies of mothers and infants : an expert literature review ». Journal of Perinatology 41, no 6 (29 janvier 2021) : 1364–71. http://dx.doi.org/10.1038/s41372-020-00893-8.
Texte intégralThiesse, Laurie, Luc Staner, Patrice Bourgin, Henri Comtet, Gil Fuchs, Debora Kirscher, Thomas Roth, Jean Yves Schaffhauser, Jay B. Saoud et Antoine U. Viola. « Somno-Art Software identifies pathology-induced changes in sleep parameters similarly to polysomnography ». PLOS ONE 18, no 10 (20 octobre 2023) : e0291593. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0291593.
Texte intégralSharma, Manish, Jainendra Tiwari, Virendra Patel et U. Rajendra Acharya. « Automated Identification of Sleep Disorder Types Using Triplet Half-Band Filter and Ensemble Machine Learning Techniques with EEG Signals ». Electronics 10, no 13 (25 juin 2021) : 1531. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10131531.
Texte intégralHorger, Melissa, Allison Swift, Kyle Kainec, Jennifer Holmes et Rebecca Spencer. « 0204 Spindle Detection in Polysomnography of Toddlers : Comparing Manual Feature Detection and an Automated Algorithm ». SLEEP 47, Supplement_1 (20 avril 2024) : A88. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsae067.0204.
Texte intégralMcGovney, K. D., A. F. Curtis, M. Mazurek, W. S. Chan, C. B. Deroche, M. Munoz, M. Davenport et al. « 0922 Nightly Associations Between Pre-Bedtime Activity, Actigraphic Light, and Sleep in Children With ASD and Insomnia ». Sleep 43, Supplement_1 (avril 2020) : A350—A351. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsaa056.918.
Texte intégralMendonça, Fábio, Sheikh Shanawaz Mostafa, Diogo Freitas, Fernando Morgado-Dias et Antonio G. Ravelo-García. « Heuristic Optimization of Deep and Shallow Classifiers : An Application for Electroencephalogram Cyclic Alternating Pattern Detection ». Entropy 24, no 5 (13 mai 2022) : 688. http://dx.doi.org/10.3390/e24050688.
Texte intégralStepnowsky, Carl, Tania Zamora, Robert Barker, Lin Liu et Kathleen Sarmiento. « Accuracy of Positive Airway Pressure Device—Measured Apneas and Hypopneas : Role in Treatment Followup ». Sleep Disorders 2013 (2013) : 1–6. http://dx.doi.org/10.1155/2013/314589.
Texte intégralGalaska, B., J. M. Bakker, F. Sert Kuniyoshi, M. Bush, J. Salazar, J. G. Jasko, A. L. Friedman et D. P. White. « 1191 Development of a Clinically-Validated Questionnaire and Scoring Algorithm Designed to Identify Common Sleep Problems Among Adults ». Sleep 43, Supplement_1 (avril 2020) : A456. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsaa056.1185.
Texte intégralHelland, V. C., A. Gapelyuk, A. Suhrbier, M. Riedl, T. Penzel, J. Kurths et N. Wessel. « Investigation of an Automatic Sleep Stage Classification by Means of Multiscorer Hypnogram ». Methods of Information in Medicine 49, no 05 (2010) : 467–72. http://dx.doi.org/10.3414/me09-02-0052.
Texte intégralSvetnik, V., T. Wang, Y. Xu, B. J. Hansen et S. V. Fox. « 0432 A Deep Learning Approach for Automated Sleep-Wake Scoring in Pre-Clinical Animal Models ». Sleep 43, Supplement_1 (avril 2020) : A166. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsaa056.429.
Texte intégralCho, Jae Hoon, Ji Ho Choi, Ji Eun Moon, Young Jun Lee, Ho Dong Lee et Tae Kyoung Ha. « Validation Study on Automated Sleep Stage Scoring Using a Deep Learning Algorithm ». Medicina 58, no 6 (9 juin 2022) : 779. http://dx.doi.org/10.3390/medicina58060779.
Texte intégral