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一种基于深度残差Mask-CCNN的睡眠分期方法
- 专利权人:
- 哈尔滨理工大学
- 发明人:
- 宋立新,裴秀
- 申请号：
- CN202011191789.5
- 公开号：
- CN112294342A
- 申请日:
- 2020.10.30
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 一种基于深度残差Mask‑CCNN的睡眠分期算法，涉及深度学习领域，包括如下步骤：步骤a.特征提取：将含有专家睡眠阶段标记的脑电信号(EEG)数据集输入到深度残差Mask‑CCNN进行时域和频域特征提取；步骤b.特征增强：采用深度残差块增强信息特征；步骤c.序列间特征提取：双向门控循环单元BiGRU构成的编、解码器提取脑电序列间的时序特征，使用注意力机制(Attention)加强每个睡眠阶段特征序列的最相关部分；步骤d.输出处理：通过softmax层输出睡眠分期。应用已经训练好的最优模型，输入EEG信号进行睡眠阶段分期。本发明可完成EEG信号的睡眠阶段自动分期，在获得较高分期准确度的同时有效避免特征选取的主观性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
