딥러닝을 활용한 수면 단계 예측 모델 구축

제목	딥러닝을 활용한 수면 단계 예측 모델 구축
추천 연구 논문	SlumberNet: deep learning classification of sleep stages using residual neural networks
선정 이유	수면은 노화와 직접적인 연관이 있으며, 적절한 수면은 최적의 생리적 기능을 유지하는데 있어 필수적이다.
주요 내용	본 연구에서는 SlumberNet이라는 ReSNet 기반의 모델을 소개함. 이는 전기뇌파 (EEG) 그리고 근전도 (EMG) 신호를 사용하여 쥐의 수면 상태를 분류하도록 만들어졌다. 해당 딥러닝 모델은 기본 수면, 수면 부족, 회복 수면을 겪고 있는 쥐의 데이터를 사용하여 트레이닝 됨. 모델의 성능 평가는 K-fold cross-validation과 Data agumentation 기법을 사용하여 평가하였으며, 높은 성능을 달성했음. 또한 소규모 및 다양한 트레이닝 셋에서도 견고한 성능을 보였다.
시사점	딥러닝이 수면 연구를 더 효율적이고 정확하며 확장 가능한 방법으로 발전시키는 잠재력을 보여줌.