Dokument-ID Dokumenttyp Verfasser/Autoren Herausgeber Haupttitel Abstract Auflage Verlagsort Verlag Erscheinungsjahr Seitenzahl Schriftenreihe Titel Schriftenreihe Bandzahl ISBN Quelle der Hochschulschrift Konferenzname Bemerkung Quelle:Titel Quelle:Jahrgang Quelle:Heftnummer Quelle:Erste Seite Quelle:Letzte Seite URN DOI Zugriffsart Link Abteilungen OPUS4-5502 Teil eines Buches Brandt, D., ; Güsken, J., ; Büchen, W., ; [u.a.], , ; Wahle, Michael, wahle@fh-aachen.de Konstruieren mit Aluminium [Kapitel 4] 15. Auflage Düsseldorf Aluminium-Verlag 1997 185 Aluminium-Taschenbuch / Hrsg.: Aluminium-Zentrale Düsseldorf. - Bd. 3: Weiterverarbeitung und Anwendung 3-87017-243-6 Autor im Inhaltsverz. nicht verifiziert. 359 544 Fachbereich Luft- und Raumfahrttechnik OPUS4-8465 Wissenschaftlicher Artikel Schwabedal, Justus T. C., ; Sippel, Daniel, ; Brandt, Moritz D., ; Bialonski, Stephan, bialonski@fh-aachen.de Automated Classification of Sleep Stages and EEG Artifacts in Mice with Deep Learning Sleep scoring is a necessary and time-consuming task in sleep studies. In animal models (such as mice) or in humans, automating this tedious process promises to facilitate long-term studies and to promote sleep biology as a data-driven f ield. We introduce a deep neural network model that is able to predict different states of consciousness (Wake, Non-REM, REM) in mice from EEG and EMG recordings with excellent scoring results for out-of-sample data. Predictions are made on epochs of 4 seconds length, and epochs are classified as artifactfree or not. The model architecture draws on recent advances in deep learning and in convolutional neural networks research. In contrast to previous approaches towards automated sleep scoring, our model does not rely on manually defined features of the data but learns predictive features automatically. We expect deep learning models like ours to become widely applied in different fields, automating many repetitive cognitive tasks that were previously difficult to tackle. 2018 10.48550/arXiv.1809.08443 weltweit https://arxiv.org/abs/1809.08443 Fachbereich Medizintechnik und Technomathematik