基于原始单通道脑电图的高效睡眠自动分期方法

摘要：

提出一种基于单通道脑电数据的睡眠自动分期方法.利用多个并行的卷积操作学习脑电的多尺度空间特征,使用长短期记忆网络挖掘局部时不变特征中的时间信息.针对类别不平衡问题,采用时移滚动方法和加权交叉熵损失函数.在公开数据集Sleep-EDF上的实验结果表明,所提方法仅使用单通道数据实现了端到端的高效睡眠自动分期,缓解了不平衡数据集的分类问题.

关键词：睡眠分期、单通道、脑电图、类别不平衡、端到端

所属期刊栏目：54

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：40-44