A Convolutional Neural Network Framework for Sleep Apnea Detection via Ballistocardiography Signals

The clinical diagnosis of sleep apnea conventionally necessitates resource-intensive Polysomnography (PSG). We propose a weakly supervised framework to detect apnea using non-invasive Ballistocardiography (BCG), thereby addressing the critical scarcity of labeled BCG data. Instead of manual annotati...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Domenico Di Sivo, Palma Errico, Pietro Fusco, Salvatore Venticinque
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	MDPI AG 2026-03-01
سلاسل:	Applied Sciences
الموضوعات:	artificial intelligence machine learning ballistocardiography sleep disorder electrocardiography convolutional neural network
الوصول للمادة أونلاين:	https://www.mdpi.com/2076-3417/16/7/3314
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!