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Analyse von Atmungs- und Körperbewegungssignalen zur Identifikation von Schlafstadien

  • Das klinische Standardverfahren und Referenz der Schlafmessung und der Klassifizierung der einzelnen Schlafstadien ist die Polysomnographie (PSG). Alternative Ansätze zu diesem aufwändigen Verfahren könnten einige Vorteile bieten, wenn die Messungen auf eine komfortablere Weise durchgeführt werden. Das Hauptziel dieser Forschung Studie ist es, einen Algorithmus für die automatische Klassifizierung von Schlafstadien zu entwickeln, der ausschließlich Bewegungs- und Atmungssignale verwendet.

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Metadaten
Author:Maksym GaidukORCiD, Ralf SeepoldORCiDGND, Natividad Martínez MadridORCiD, Thomas PenzelORCiDGND, Martin GlosORCiDGND
DOI:https://doi.org/10.1007/s11818-023-00424-5
ISSN:1439-054X
ISSN:1432-9123
Parent Title (German):Abstracts der 31. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Schlafforschung und Schlafmedizin e. V., "Schlaf in Zeiten des Wandels", 7.-9. Dezember 2023, Berlin (Somnologie, Vol.27, Suppl. 1, 2023)
Volume:27
Publisher:Springer
Place of publication:Berlin; Heidelberg
Document Type:Conference Proceeding
Language:German
Year of Publication:2023
Release Date:2024/01/11
Tag:Schlafstadien
Issue:Suppl. 1
Page Number:1
First Page:S3
Last Page:S3
Institutes:Institut für Angewandte Forschung - IAF
Relevance:Sonstige Publikation
Open Access?:Nein
Licence (German):License LogoUrheberrechtlich geschützt