[发明专利]一种基于深度残差Mask-CCNN的睡眠分期方法在审
| 申请号： | 202011191789.5 | 申请日： | 2020-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN112294342A | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 宋立新;裴秀 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | A61B5/372 | 分类号： | A61B5/372 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 岳泉清 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 mask ccnn 睡眠 分期 方法 | ||
【主权项】：
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