[发明专利]一种基于片段-序列两阶段训练框架的睡眠分期方法及系统在审
| 申请号： | 202210524128.2 | 申请日： | 2022-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN114903440A | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 顾娟;张丽;高阳;方建文 | 申请（专利权）人： | 南京大学;南京脑科医院;江苏万维艾斯网络智能产业创新中心有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00;A61B5/372 |
| 代理公司： | 南京泰普专利代理事务所(普通合伙) 32360 | 代理人： | 方晓雯 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明面向单信道脑电数据，提出一种基于“片段—序列”两阶段训练框架的睡眠分期方法及系统，属于深度学习算法智能应用领域。将单信道脑电数据进行平滑处理、片段化以及多通道生成等步骤，利用基于脑电片段的CNN网络模型对脑电数据进行训练，得到脑电特征表示方法，并通过基于脑电“片段—序列”的“CNN‑RNN”网络模型，增强睡眠序列之间学习，通过两阶段训练框架来提升模型的睡眠分期效果，进而提升利用单信道脑电数据进行睡眠质量评估的效果。本发明基于“片段—序列”两阶段训练框架的睡眠分期方法与基于脑电片段的CNN网络模型分期相比，效果有较大提升，通过在数据集Sleep_EDFx 39的单信道Fpz‑Cz脑电数据上验证，本发明将睡眠分期的准确率从80％提升到了87％。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 片段 序列 阶段 训练 框架 睡眠 分期 方法 系统 | ||
【主权项】：
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