【摘 要】
:
基于脑电信号(EEG)的睡眠分期在临床睡眠障碍的诊断和治疗中具有重要作用。为了把人类专家从繁重的标记工作中解放出来,近年来人们开始利用深度神经网络来制定自动化的睡眠分期系统。然而,尽管监督学习在脑电信号分析领域得到了广泛的应用,但脑电信号在神经网络的传播过程中存在信息丢失的问题,影响了深度特征的表达,并且神经网络的表征性能受到标注数据量的限制。本文从自监督对比学习出发,以基于脑电信号的睡眠分期为主
论文部分内容阅读
基于脑电信号(EEG)的睡眠分期在临床睡眠障碍的诊断和治疗中具有重要作用。为了把人类专家从繁重的标记工作中解放出来,近年来人们开始利用深度神经网络来制定自动化的睡眠分期系统。然而,尽管监督学习在脑电信号分析领域得到了广泛的应用,但脑电信号在神经网络的传播过程中存在信息丢失的问题,影响了深度特征的表达,并且神经网络的表征性能受到标注数据量的限制。本文从自监督对比学习出发,以基于脑电信号的睡眠分期为主要下游任务,研究面向睡眠分期的脑电信号表征方法。为了解决信息丢失的问题,本文提出了一种新的分类网络框架用于数据驱动的睡眠分期任务,主要通过结合残差网络和多尺度特征融合模型来完成特征提取功能。为了减少分类器产生的输出抖动,设计了基于马尔可夫链的序列校正算法。为了弥补监督学习的数据不足的问题,本文引入自监督学习来通过大量无标签数据获得网络初始化的预训练模型。通过以上设计和优化,本文提出的方法使模型具备更强的脑电信号表征能力,从而能在多个公开数据集的睡眠分期任务上超越现有的方法。本文的主要工作和贡献点总结如下:(1)本文提出了一种新的分类网络框架用于数据驱动的睡眠分期任务。主干网络是一个基于残差块的一维卷积神经网络网络,主要负责脑电信号的特征提取过程。多尺度特征融合模型会将位于主干网络不同深度的特征连接起来,构建特征金字塔,从而帮助模型更好地理解不同尺度的信号。特征的融合必然会伴随着信息的重复,为了减少信息的冗余,本文在多尺度特征融合模块中引入了自适应信道融合模块,通过计算不同通道的注意力来加权原有输入的方式弱化共同特征,增强独有特征,从而提高了特征融合的有效性。通过找回信号丢失的信息的方式来增强网络的表征能力,使模型在Sleep-edfx数据集的睡眠分期任务上达到了83.42%的准确率。(2)本文设计了基于马尔可夫链的序列校正算法来为分类器的预测结果进行后处理。卷积神经网络本身缺少对脑电信号时序信息的捕捉,会认为输入的每个信号都是独立同分布的,从而在一段短暂的持续时间中判断睡眠阶段发生多次变化,即出现了“抖动”现象。为了解决这个问题,本文从睡眠周期这一生理规律出发,考虑到当前阶段和前后阶段的相关性,设计了基于马尔可夫链的序列校正算法,该算法依赖于与睡眠阶段转移规则和马尔可夫链相关的前一阶段分布。通过这个后处理算法,弥补了模型无法获取时序信息的问题,使模型在Sleep-edfx数据集的睡眠分期任务上获得了1.72%的准确率提升。(3)本文设计了一种基于脑电信号的自监督对比学习的方法。由于EEG信号具有获取简单,但标记昂贵的特点,所以本文引入自监督学习来利用无标记数据来弥补监督学习的数据不足的问题,并且可以降低脑电数据的使用成本。在训练过程中,本文为网络设计了一个前置任务,让其匹配由脑电信号产生的对应的变换对。这样,网络就可以通过学习脑电信号的一般性的泛化特征来提高其表征能力。而处理经过信号变换后的多样化数据也可以提高了网络的鲁棒性,即从变化的数据中提取恒定的特征。具体来说,网络的性能取决于信号变换函数的选择和在自监督学习的训练过程中使用的未标记数据的数量。与随机初始化的模型相比,经过自监督学习得到的预训练模型在睡眠分期这个任务上能有约3%的精度提升。
其他文献
近年来,随着因特网的蓬勃发展,涌现了各种新型的网络技术。如5G、物联网、云计算、大数据等。这些新技术也带来了更加复杂多样化的网络需求,此时传统网络并不能很好的满足这些需求。为了解决传统网络体系所存在的诸多问题,软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)的设计理念应运而生。SDN一种数据平面与控制平面相分离、可实现网络灵活控制的新型网络架构。然而SDN的引入也带来
工匠精神从古代发展至今,有着优良的传统和深厚的底蕴。随着当今时代的不断发展变化,工匠精神的核心内涵更加丰富、价值理念不断更新。新时代工匠精神不仅体现在制造业中,也体现在社会的各行各业中,工匠精神培育不仅在于对产品质量的提升,更加注重对人们品质的培养。伴随经济的高质量发展,能工巧匠大量涌现,劳动者更加注重工匠精神和社会发展实际情况的结合,促进了工匠精神的长久发展。但是,在我国经济发展转型过程中仍然存
脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)技术可以实现人脑与外部世界的交流以及控制外部设备。BCI技术是一种不需要依赖周围神经和肌肉的通讯系统,它主要是通过在大脑与外部设备之间建立一条传输通道。在医疗康复、交通以及军事等领域,BCI技术具有广阔应用前景。实现BCI技术的核心是对脑电(Electroencephalogram,EEG)信号进行合理分析并对特征进行提取和分类。
在小学语文阅读教学中,教师要关注学生多元感官能力的发展,运用全脑教学思维,提升学生的阅读和思考能力。本文对视读法、图读法、刍读法等阅读方法的使用进行了详细的分析。这些方法都体现了全脑教学的特点,能让学生的阅读思维得到成长。
发达国家的发展历史表明,城镇化是各经济体实现现代化发展的必然选择,党的十八大以来,我国确立了以人为核心的新型城镇化战略,将农民工市民化作为首要目标。我国长期实行城乡二元户籍制度决定了中国农民工市民化要分两步走,第一步农村剩余劳动力流入城镇实现非农就业并定居城镇,第二步落户城镇实现户籍的转变。农民在退出农村、进入城市的过程中,就业是其中最关键的环节之一,是农民工定居城镇的基础和保障,高就业质量可以为
近年来,科学家们对微观尺度的精密测量日益重视,由此带动了以量子力学基本原理为基础的量子精密测量技术的快速发展。经典测量技术的精度往往受限于衍射极限、散粒噪声等因素,测量精度难以进一步提升。量子精密测量是量子技术的一个重要方向,旨在利用量子体系的纠缠、压缩、高阶关联等特性实现对各种物理量超越经典方法的高精度的测量。量子精密测量发展至今已经有了包括中性原子,超导线路以及固态自旋等测量系统,并且逐渐从原
见义勇为是坚守道义和勇于担当的有机统一,是一种良好的社会风尚。当前社会,见义勇为正面临着严峻的时代考验,现实中有太多有关见义勇为的负面新闻,导致在危急情况发生时,人们不再义无反顾地选择伸出援助之手。由于法律对见义勇为保护的缺失,导致人们在实施救助行为之后可能承受更多的利益损失,而《民法典》的出台标志着对见义勇为救助人进行民法保护的力度进一步加强,表明了立法对见义勇为的支持与鼓励。但实际上民法对见义
巴基斯坦的汉语教学始于20世纪60年代初期,经过几十年的发展,目前巴基斯坦的汉语教学呈现蓬勃发展之势,众多中小学开设了汉语课程,出现汉语教学的“低龄化”趋势,小学阶段汉语教学在巴基斯坦汉语教学市场中扮演着重要角色。课堂教学是汉语教学过程的中心环节,课堂教学的执行是由教师具体的课堂教学行为来完成,汉语教师课堂教学行为的有效性影响实际的教学效果。在巴基斯坦典型的伊斯兰文化背景下,巴基斯坦小学生汉语学习
近年来,儿童绘本以其精美绝伦的设计风格,生动有趣的故事情节和简单易懂的语言表达深受儿童读者的喜爱。为了加强不同国家之间的文化交流,满足国内外儿童读者的阅读需求,越来越多的儿童绘本及其译本被创作出来。但由于缺乏相关的翻译理论指导,儿童绘本的翻译很难尽善尽美。目的论是功能翻译理论的核心内容,强调翻译是一项带有目的的人类行为,翻译目的可以决定译者所采用的一些翻译手段。考虑到儿童是绘本的主要读者,儿童绘本