SleepTransformer: автоматическое определение стадий сна с интерпретируемостью и количественной оценкой неопределённости

Введение: Недоверие к моделям типа «чёрного ящика» — одно из основных препятствий для внедрения глубокого обучения в клиническую практику автоматического определения стадий сна.

Методы: Для повышения интерпретируемости предложена модель определения стадий сна SleepTransformer, преобразующая одну последовательность в другую. Она построена на основе трансформера и позволяет интерпретировать решения модели на уровне отдельных эпох и последовательности в целом. Кроме того, предложен простой и эффективный метод количественной оценки неопределённости решений модели. Основанный на энтропии метод может использоваться для направления эпох с низкой уверенностью на дополнительную оценку специалистом.

Результаты: Для интерпретации значений механизмов самообслуживания трансформера на уровне отдельных эпох значения внимания представлены в виде тепловой карты, выделяющей связанные со сном признаки, выявленные во входном сигнале электроэнцефалографии. На уровне последовательности значения внимания визуализированы как влияние различных соседних эпох входной последовательности, то есть контекста, на распознавание целевой эпохи, что имитирует подход к ручному определению стадий сна практикующими специалистами.

Выводы: Кроме того, показано, что по эффективности SleepTransformer не уступает существующим методам при работе с двумя базами данных разного размера.

Значимость: Благодаря интерпретируемости и возможности количественно оценивать неопределённость SleepTransformer может быть интегрирован в клиническую практику.