1 混合神经网络模型 本文模型研究的整体思路为:首先对EEG信号进行数据降噪、增强处理,建立用于实验的数据集,然后使用深度CNN(deep CNN,DCNN)和时序信息学习网络提取信号的时频域特征和时间序列特征,最后通过分类判别网络实现自动睡眠分期。 1.1 数据预处理 1.1.1 数据降噪处理 为了降低噪声对EEG信号的干扰,数据降噪...
睡眠分期是解决睡眠问题的基础。针对现阶段单通道脑电(EEG)数据和特征决定自动睡眠分期模型分类精度的上限问题,本文提出一种将深度卷积神经网络(DCNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)混合的自动睡眠分期模型。模型使用DCNN自动学习EEG信号的时频域特征,使用BiLSTM提取数据之间的时序特征,充分挖掘数据包含的特征信息,以提...
可以训练 CNN 来学习滤波器以从原始单通道 EEG 中提取时不变特征,而可以训练双向 LSTM 将时间信息(例如睡眠分期转换规则)编码到模型中。该论文还提出了一个两步训练算法,可以通过反向传播有效地端到端地训练我们的模型,同时防止模型遭受大型睡眠数据集中呈现的类不平衡问题(即,学习仅对大部分睡眠阶段进行分类)。 一...
专利权项:1.一种GMM-HMM睡眠分期模型训练方法,其特征在于,包括:对每个Chirp内接收到的毫米波雷达回波信号进行去直流和FFT变换处理,得到距离维复信号,对于每帧内的N个距离维复信号进行慢时间去直流,利用去直流之后的距离维复信号进行非相参积累得到当前帧时刻对应的第一类距离维功率谱,将所有帧时刻对应的第一类距离维...
神经动力学模型读书会第七期,杨冬平老师结合神经生物基础和EEG信号特征以及相应的睡眠分期图特征来系统介绍睡眠调控的生物物理建模和动力学机制研究。本期读书会将对深度学习在睡眠分期中的应用和NREM期的记忆巩固两个主题进行分享。 内容简介 深度学习在睡眠分期中的应用:睡眠分期对于个人睡眠质量的分析和临床上对睡眠障...
为解决传统睡眠分期特征需手工设计且忽略睡眠状态变换的前后关联性和规律性的问题,设计一种结合状态转移规则的深度睡眠分期模型.通过添加残差网络加深卷积神经网络层数,自动提取信号的高维特征,对睡眠状态进行分类,结合睡眠状态变换规律,设计状态转移规则纠正分类结果.实验结果表明,该模型有效可行,为睡眠相关疾病的诊断和治疗...
【摘要】针对睡眠生理信号采集难度大、睡眠分期精度低的问题,提出一种采用小波变换和双向长短期记忆网络的脑电睡眠分期模型。首先使用连续小波变换提取睡眠脑电的时频图;然后使用卷积神经网络从脑电信号的时频图中提取睡眠相关的脑电特征,作为单个睡眠片段的分期依据,再使用双向长短期记忆网络进一步提取睡眠片段之间的状态...
提出了一种基于多模态残差时空融合的睡眠分期算法.利用短 时傅里叶变换和自适应图卷积获取时频图像和时空图像,将其转换为高维的特征向量;通过时频 特征和时空特征提取模块实现特征信息流的轻量化交互;使用特征增强融合模块融合特征信息, 输出睡眠分期结果.结果表明:该模型具有较高的准确率,在 ISRUC-S3 数据集上整体...
5.一种睡眠分期方法,其特征在于,包括: 获取时序心冲击图数据,将所述时序心冲击图数据分解为多个样本数据; 将所述样本数据分别输入到睡眠状态识别模型中,得到各样本数据对应的睡眠识别结 果,所述睡眠状态识别模型通过如权利要求1‑4中任一项所述的睡眠状态识别模型训练方 法确定; 将各所述数据样本对应的睡眠识别...
基于双向LSTM卷积网络与注意力机制的自动睡眠分期模型 针对现阶段深度睡眠分期模型存在的梯度消失,对时序信息学习能力较弱等问题,提出一种基于双向长短时记忆卷积网络与注意力机制的自动睡眠分期模型.将少样本类别的睡眠脑... 李倩玉,王蓓,金晶,... - 《智能系统学报》 被引量: 0发表: 2022年 基于多头自注意力...