Lightweight ML-Based Automatic Sleep Staging Framework with Constrained CNN and Mamba for Small-Sample EEG Datasets
基于轻量级机器学习的自动睡眠分期框架：用于小样本脑电数据集的约束卷积神经网络和曼巴算法
机构 * School of Electronic Information Engineering, Changchun University of Science and Technology（长春理工大学电子信息工程学院） ； Jilin University（吉林大学）
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对小样本脑电数据自动睡眠分期面临的挑战，提出GamSleepNet框架，结合改进Gabor核与可学习滤波器提取特征，用曼巴架构构建网络，引入新损失和训练策略，验证了最佳数据集大小，提升了挑战性睡眠阶段识别准确率。
