Data Driven Sleep Phenomapping – a Graph Signal Processing Approach

Ovaj projekat okuplja tim sa Katedre za telekomunikacije i obradu signala i istraživače sa Univerzita Strathclyde oko izazovnog zadatka analize polisomnografskih signala (PSG) u cilju automatske identifikacije i klasifikacije kratkih prekida sna na osnovu polisomnografije. Heterogeni PSG snimci pružaju guste fenotpiske podatke koji u svom velikom obimu predstavljaju kvalitetnu osnovu za obuku i evaluaciju algoritama mašinskog učenja. Cilj projekta sa metodološke tačke gledišta je da proširi istraživanja naših timova unutar atraktivnih oblasti obrade signala i neuralnih mreža na grafovima. Kombinovanje metoda zasnovanih na podacima i onih koji se oslanjaju na modele nude univerzalni alat koji može da se koristi u brojnim primenama obrade signala i informacija.

Projekat je finansiran od strane Fonda za nauku kroz program saradnje sa Dijapsporom i povezuje tim prof. dr Vladimira Stankovića sa Univerziteta Strathclyde i istraživače sa Katedre za telekomunikacije i obradu signala.