[发明专利]睡眠分期识别模型的训练方法、装置、终端及介质

说明书

本申请公开了一种睡眠分期识别模型的训练方法、装置、终端及介质。其中方法包括：获取若干组脑电信号；将若干组脑电信号分别进行频谱转换，得到若干个频谱图；确定若干个频谱图分别对应的脑波特征值集合；确定若干组脑波特征值集合各自对应的睡眠分期；依据若干组脑波特征值集合和若干组脑波特征值集合各自的睡眠分期，对预设的神经网络模型进行训练，得到睡眠分期识别模型。本申请通过计算脑电波特征值集合的方式，使得用于对神经网络模型进行训练的样本具有脑电信号的各种特征，从而使得训练得到的睡眠分期识别模型能够对脑电信号的各种特征进行识别，进而实现提高识别睡眠分期的精度的，为后续对用户进行入睡进行干预提供数据基础的目的。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及一种睡眠分期识别模型的训练方法、装置、终端及介质。

背景技术

睡眠分期是为了研究方便而根据脑电波和生理表现人为划定的。国际上通用的方法是根据睡眠过程中脑电表现，眼球运动情况和肌肉张力的变化将睡眠分为两种不同的时相，即非眼球快速运动睡眠NREM和眼球快速运动睡眠REM。相关技术中，主要采用以下方式对睡眠分期进行识别：一、先获取脑电信号的频谱图，再由专业人员根据该频谱图来进行判断；二、通过睡眠分析的模型来进行判断。这两种方式，前者存在对用户的专业要求高且一般用于临床的问题；后者一般是通过脑电信号的某个特征进行训练得到，存在识别精度低、准确性差的问题。

发明内容

为了解决上述至少一个技术问题，本申请提供一种睡眠分期识别模型的训练方法、装置、终端及介质。

根据本申请的第一方面，提供了一种睡眠分期识别模型的训练方法，该方法包括：

获取若干组脑电信号；

将若干组脑电信号分别进行频谱转换，得到若干个频谱图；

确定若干个频谱图分别对应的脑波特征值集合；

确定若干组脑波特征值集合各自对应的睡眠分期；

依据若干组脑波特征值集合和若干组脑波特征值集合各自的睡眠分期，对预设的神经网络模型进行训练，得到睡眠分期识别模型。

根据本申请的第二方面，提供了一种睡眠分期识别模型的训练装置，该装置包括：

脑电信号获取模块，用于获取若干组脑电信号；

频谱图转换模块，用于将若干组脑电信号分别进行频谱转换，得到若干个频谱图；

特征值集合确定模块，用于确定若干个频谱图分别对应的脑波特征值集合；

分期信息确定模块，用于确定若干组脑波特征值集合各自对应的睡眠分期；

识别模型训练模块，用于依据若干组脑波特征值集合和若干组脑波特征值集合各自的睡眠分期，对预设的神经网络模型进行训练，得到睡眠分期识别模型。

根据本申请的第三方面，提供了一种终端，该终端包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时以实现上述睡眠分期识别模型的训练方法。

根据本申请的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述睡眠分期识别模型的训练方法。