【摘 要】
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睡眠是人体必不可少的一项生理活动。通常,专家将病人整夜的脑电EEG数据以30秒为一帧进行睡眠状态分期并据此进行睡眠状态的分析与评估。然而,依靠人工标记睡眠数据需要消耗
【机 构】
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1厦门大学物理科学与技术学院物理系,厦门中翎易优创科技有限公司,厦门大学健康医疗大数据国家研究院
【基金项目】
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本课题获得如下基金项目支持:国家自然科学基金资助项目(批准号:11874310和11675134),国家111项目(批准号:b16029)
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睡眠是人体必不可少的一项生理活动。通常,专家将病人整夜的脑电EEG数据以30秒为一帧进行睡眠状态分期并据此进行睡眠状态的分析与评估。然而,依靠人工标记睡眠数据需要消耗大量的精力。另一方面,专家的主观判断也会对分期结果带来误差。所以睡眠的自动分期就变得很重要,本文将介绍近年来的睡眠分期方法,分别是基于统计规则分期方法与基于深度学习技术的分期方法。在统计的分期方法中,介绍了三个重要的过程,预处理、特征提取以及分类器的选择。在基于深度学习的分期方法中,介绍了多层神经网络、卷积神经网络、长短时记忆神经网络以及不同
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