儿童睡眠分类：机器学习模型胜出

一项预印本研究使用65名儿童（5.3至17.7岁）的实验室多导睡眠监测数据，训练了七种机器学习模型。模型基于非优势手腕佩戴的GENEActiv设备原始加速度数据，每30秒进行睡眠-觉醒分类。结果显示，这些儿童训练模型在分类性能上优于现有算法。研究尚未经同行评审。