Original title: Pokročilé hodnocení kvality spánku
Translated title: Advanced methods for sleep quality assessment
Authors: Doležalová, Anna ; Králík, Martin (referee) ; Ronzhina, Marina (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2022
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato diplomová se zabývá pokročilým hodnocením kvality spánku pomocí hlubokého učení. Jsou zde popsány metriky pro hodnocení spánku a jejich využití. Pro klasifikaci jsou použity data tepové frekvence a akcelerometru pocházejících z chytrých hodinek Apple Watch. Základem pro klasifikaci byl model složený z 1D konvolučních sítí v kombinaci s rekurentní neuronovou sítí. Jako rekurentní sítě byly využity LSTM a GRU. Modely byly naučeny na klasifikaci do dvou, třech a pěti spánkových fází. V poslední řadě byly srovnány vzniklé metody. This diploma thesis is focused on advanced sleep assessment using deep learning. Metrics for sleep assessment and their use are described here. There are hearth rate and accelerometer data from Apple Watch used for classification. The basis for the classification was a model composed of 1D convolution networks in combination with recurrent neural network. LSTM and GRU were used as recurrent networks. Models were taught to classify into two, three and five phases. At last the resulting methods are compared.
Keywords: 1D CNN; actigraphy; deep learning; GRU; LSTM; neural network; photoplethysmography; Sleep assessment; smart watch; 1D CNN; aktigrafie; chytré hodinky; fotopletysmografie; GRU; hluboké učení; Hodnocené kvality spánku; LSTM; neuronové sítě

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/204928

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-502218


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses