Buchumschlag

Demographic-Aware Transfer Learning for Sleep Stage Classification in Clinical Polysomnography

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Hossain, S M Asif, Kshirsagar, Shruti
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

InfiltrNet: Dual-Branch CNN-Transformer Architecture for Brain Tumor Infiltration Risk Prediction
von: Hossain, S M Asif, et al.
Veröffentlicht: (2026)

STDA-Net: Spectrogram-Based Domain Adaptation for cross-dataset Sleep Stage Classification
von: Tallal, Unaza, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Stanford Sleep Bench: Evaluating Polysomnography Pre-training Methods for Sleep Foundation Models
von: Kjaer, Magnus Ruud, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Building Damage Detection in Cross-Disaster Settings Using Domain Adaptation
von: Mouradi, Asmae, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Systematic Review on Sleep Stage Classification and Sleep Disorder Detection Using Artificial Intelligence
von: Wara, Tayab Uddin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Transformer-Based Sleep Stage Classification Enhanced by Clinical Information
von: Chung, Woosuk, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FetalSleepNet: A Transfer Learning Framework with Spectral Equalisation Domain Adaptation for Fetal Sleep Stage Classification
von: Tang, Weitao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Transparency in Sleep Staging: Deep Learning Method for EEG Sleep Stage Classification with Model Interpretability
von: Sharma, Shivam, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Using Legacy Polysomnography Data to Train a Radar System to Quantify Sleep in Older Adults and People living with Dementia
von: Yin, M., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Investigating the Impact of Speech Enhancement on Audio Deepfake Detection in Noisy Environments
von: Anacin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Trustworthy Audio Deepfake Detection: A Systematic Framework for Diagnosing and Mitigating Gender Bias
von: Fursule, Aishwarya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multimodal Sleep Stage and Sleep Apnea Classification Using Vision Transformer: A Multitask Explainable Learning Approach
von: Kazemi, Kianoosh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Phoneme-Level Deepfake Detection Across Emotional Conditions Using Self-Supervised Embeddings
von: Nallaguntla, Vamshi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multimodal Cardiovascular Risk Profiling Using Self-Supervised Learning of Polysomnography
von: He, Zhengxiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ECG-SleepNet: Deep Learning-Based Comprehensive Sleep Stage Classification Using ECG Signals
von: Aghaomidi, Poorya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Toward Interpretable Sleep Stage Classification Using Cross-Modal Transformers
von: Pradeepkumar, Jathurshan, et al.
Veröffentlicht: (2022)

MetaSTH-Sleep: Towards Effective Few-Shot Sleep Stage Classification for Health Management with Spatial-Temporal Hypergraph Enhanced Meta-Learning
von: Li, Jingyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Channel Differential Transformer for Cross-Domain Sleep Stage Classification with Heterogeneous EEG and EOG
von: Chin, Benjamin Wei Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EEG Sleep Stage Classification with Continuous Wavelet Transform and Deep Learning
von: Gashti, Mehdi Zekriyapanah, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Classification Imbalance as Transfer Learning
von: Xia, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PSDNorm: Test-Time Temporal Normalization for Deep Learning in Sleep Staging
von: Gnassounou, Théo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CurvFed: Curvature-Aligned Federated Learning for Fairness without Demographics
von: Sharma, Harshit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MSA-CNN: A Lightweight Multi-Scale CNN with Attention for Sleep Stage Classification
von: Goerttler, Stephan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

STEP-PD: Stage-Aware and Explainable Parkinson's Disease Severity Classification Using Multimodal Clinical Assessments
von: Islam, Md Mezbahul, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Contrastive Learning for Sleep Staging based on Inter Subject Correlation
von: Zhang, Tongxu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Automatic Classification of Sleep Stages from EEG Signals Using Riemannian Metrics and Transformer Networks
von: Seraphim, Mathieu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Preliminary Investigation into Uncertainty-Aware Attack Stage Classification
von: Gaudenzi, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stage-Aware Learning for Dynamic Treatments
von: Ye, Hanwen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SDM-Q: Cost-Aware Staged Decision-Making for Multi-Omics Classification with Deep Q-Learning
von: Mu, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

WaveSleepNet: An Interpretable Network for Expert-like Sleep Staging
von: Pei, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BiT-MamSleep: Bidirectional Temporal Mamba for EEG Sleep Staging
von: Zhou, Xinliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Transferring Fairness using Multi-Task Learning with Limited Demographic Information
von: Aguirre, Carlos, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Context-Aware Temporal Modeling through Unified Multi-Scale Temporal Encoding and Hierarchical Sequence Learning for Single-Channel EEG Sleep Staging
von: Vakili, Amirali, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fairness-Aware Graph Representation Learning with Limited Demographic Information
von: Wang, Zichong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ULW-SleepNet: An Ultra-Lightweight Network for Multimodal Sleep Stage Scoring
von: Wang, Zhaowen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Resource Efficient Sleep Staging via Multi-Level Masking and Prompt Learning
von: Ai, Lejun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

wav2sleep: A Unified Multi-Modal Approach to Sleep Stage Classification from Physiological Signals
von: Carter, Jonathan F., et al.
Veröffentlicht: (2024)

NeuroLingua: A Language-Inspired Hierarchical Framework for Multimodal Sleep Stage Classification Using EEG and EOG
von: Samaee, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Energy-Efficient Real-Time 4-Stage Sleep Classification at 10-Second Resolution: A Comprehensive Study
von: Mohammadi, Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Set to Be Fair: Demographic Parity Constraints for Set-Valued Classification
von: Cohen, Eyal, et al.
Veröffentlicht: (2025)