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Erschienen in:
Hybrid Hierarchical Clustering Algorithm Used for Large Datasets: A Pilot Study on Long-Term Sleep Data Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Active Learning for Semi-automated Sleep Scoring

verfasst von : N. Grimova, M. Macas, V. Gerla

Erschienen in: Precision Medicine Powered by pHealth and Connected Health

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

This paper introduces the semi-automatic process using active learning methods which could improve the current state, where a human specialist has to annotate a multiple hours long polysomnographical record to sleep stages. This work is focused on the utilization of density-weighted methods of active learning, one of them turned out to be well-suited for this type of task. Moreover, we proposed several criteria for the comparison of active learning methods. The method saves more than 80% of expert’s annotation effort.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Active Learning for Semi-automated Sleep Scoring
verfasst von
N. Grimova
M. Macas
V. Gerla
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Singapore
Buch
Precision Medicine Powered by pHealth and Connected Health

Print ISBN: 978-981-10-7418-9

Electronic ISBN: 978-981-10-7419-6

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-7419-6_24

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    Bildnachweise