[发明专利]一种基于1D CNN-LSTM的睡眠信号自动分期方法在审
| 申请号： | 201910745381.9 | 申请日： | 2019-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN110432870A | 公开（公告）日： | 2019-11-12 |
| 发明（设计）人： | 赵德春;王怡;冯明扬;李小祥;唐琪 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于1D CNN‑LSTM的睡眠信号自动分期方法，属于信号处理及模式识别领域。该方法具体包括：S1：选择数据，从睡眠数据库中选择不同通道的EEG信号以及EOG信号作为原始信号；S2：信号预处理，利用小波变换方法对原始两个通道的EEG和EOG信号分别进行预处理，选出训练集数据和测试集数据；S3：将预处理之后的信号输入深度学习分类模型中，利用深度学习算法对睡眠状态进行分期，并输出分期结果。本发明提高睡眠分期准确度，降低信号的信噪比，从而有效节省运算时间；并且通过优化算法实现准确度高的睡眠自动分期，为睡眠质量评估提供有效依据。 | ||
| 搜索关键词： | 睡眠 预处理 准确度 睡眠信号 模式识别领域 测试集数据 信号预处理 训练集数据 分类模型 节省运算 睡眠状态 小波变换 信号处理 信号输入 选择数据 学习算法 优化算法 原始信号 质量评估 信噪比 数据库 输出 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于1D CNN‑LSTM的睡眠信号自动分期方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：选择数据，从睡眠数据库中选择不同通道的EEG信号以及EOG信号作为原始信号；S2：信号预处理，利用小波变换方法对原始两个通道的EEG和EOG信号分别进行预处理，选出训练集数据和测试集数据；S3：将预处理之后的信号输入深度学习分类模型中，利用深度学习算法对睡眠状态进行分期，并输出分期结果。
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