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An Attention-Guided Spatiotemporal Graph Convolutional Network for Sleep Stage Classification

计算机科学 卷积神经网络 睡眠阶段 人工智能 图形 模式识别(心理学) 脑电图 邻接矩阵 睡眠(系统调用) 医学诊断 多导睡眠图 理论计算机科学 医学 病理 心理学 精神科 操作系统
作者
Menglei Li,Hongbo Chen,Zixue Cheng
出处
期刊:Life [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:12 (5): 622-622 被引量:15
标识
DOI:10.3390/life12050622
摘要

Sleep staging has been widely used as an approach in sleep diagnoses at sleep clinics. Graph neural network (GNN)-based methods have been extensively applied for automatic sleep stage classifications with significant results. However, the existing GNN-based methods rely on a static adjacency matrix to capture the features of the different electroencephalogram (EEG) channels, which cannot grasp the information of each electrode. Meanwhile, these methods ignore the importance of spatiotemporal relations in classifying sleep stages. In this work, we propose a combination of a dynamic and static spatiotemporal graph convolutional network (ST-GCN) with inter-temporal attention blocks to overcome two shortcomings. The proposed method consists of a GCN with a CNN that takes into account the intra-frame dependency of each electrode in the brain region to extract spatial and temporal features separately. In addition, the attention block was used to capture the long-range dependencies between the different electrodes in the brain region, which helps the model to classify the dynamics of each sleep stage more accurately. In our experiments, we used the sleep-EDF and the subgroup III of the ISRUC-SLEEP dataset to compare with the most current methods. The results show that our method performs better in accuracy from 4.6% to 5.3%, in Kappa from 0.06 to 0.07, and in macro-F score from 4.9% to 5.7%. The proposed method has the potential to be an effective tool for improving sleep disorders.

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