[发明专利]一种融合心率呼吸体动的自动睡眠分期方法

摘要

本发明提出了一种融合心率呼吸体动的自动睡眠分期方法，主要包括提取睡眠特征的卷积神经网络、识别体动的体动检测算法以及体动校正三部分，其中前两部分的结果作为体动校正的输入，提高了睡眠分期模型的准确率和泛化能力。本发明利用能够使用非接触式设备进行采集的心率、呼吸以及体动替代难以采集的脑电信号，减少了睡眠监测成本，具有日常舒适监测，家庭、养老院多场景应用等优势。

主权项

1.一种融合心率呼吸体动的自动睡眠分期方法，其特征包括：睡眠特征提取模块：本发明利用卷积神经网络来进行睡眠特征提取，网络训练的过程为：将获得的数据集进行标准化、分段化处理，分段时间长度为30秒，将数据集划分为训练集、验证集和测试集三部分，将预处理后的心率、呼吸序列输入到模型中，通过训练和验证直至模型收敛，保存所得网络，按照校正规则进行分期校正，得到最终分期结果，保存所得模型；校正规则：当卷积神经网络和体动序列的分期均为Wake期时，最终睡眠分期结果为觉醒期当卷积神经网络和体动序列的分期均为NREM‑4期时，最终睡眠分期结果为NREM‑4期；以卷积神经网络的睡眠分期结果作为其他情况的最终睡眠分期结果。