AIが解く世界の難問 · 医学・創薬 · Nature (computational biology) · 2026-10-24
エントロピー駆動の知識蒸留を用いた単一チャネルEEGによるREM睡眠検出
原題: An adaptive transformer-based model with entropy-driven knowledge distillation for single-channel EEG REM sleep detection
REM睡眠の検出は神経生理学的モニタリングや睡眠関連障害の早期発見に重要であり、本研究は単一チャネル脳波からそれを行う手法を提案したものである。教師・生徒モデル間のエントロピーに基づいて温度スケーリングと蒸留の重みを動的に調整する適応型知識蒸留と軽量Transformerを組み合わせ、3つの公開データセットによる被験者非依存の交差検証で、CNN・LSTM・標準Transformerを上回る平均精度93.2%、F1スコア92.8%を示した。蒸留した生徒モデルは学習時間とメモリ使用量を約30%削減し、リアルタイムやウェアラブル脳波応用に向けた可能性が示唆された。