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Md Ariul Islam Mozumder (Inje University) Muhammad Mohsan Sheeraz (Inje University) Ali Athar (Inje University) Hee-Cheol Kim (Inje University)
저널정보
한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2022 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.13 No.1
발행연도
2022.1
수록면
72 - 78 (7page)

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In this Paper we are going to discuss about the accuracy and problems of consumer device in the assessment of sleep using machine learning methods, Sleep Cycle application, Polysomnography signal and wearable hand watch or hand device. Polysomnographic (PSG) signals can be used to diagnose the disorders of sleep and to measure electrical brain activities. Polysomnography signals are taken during the brain, eye, and muscle activity. Here, we assessed commercially available sleep tracker activity tracker, a scientific Actigraph and a mobile phone application (Sleep Cycle) Collected data from 15 nights using PSG and those devices. Then we applied machine learning algorithm on this data.
#Polysomnography #Sleep Tracker #Activity Tracker #Sleep Classification #Machine Learning

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. SYSTEM MODEL AND METHODS
III. Results
IV. DISCUTTION
V. CONCLUSION
VI. FUTURE WORK
REFERENCES

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