【摘 要】
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传统上,自动睡眠分期是一项非常具有挑战性且费时费力的任务。大多数现有的自动睡眠分期方法都基于单通道的脑电(electroencephalography, EEG)数据,然而,这些方法忽略了医师
【机 构】
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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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国家自然科学基金资助项目(批准号:11874310,11675134),国家111项目(批准号:b16029)
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传统上,自动睡眠分期是一项非常具有挑战性且费时费力的任务。大多数现有的自动睡眠分期方法都基于单通道的脑电(electroencephalography, EEG)数据,然而,这些方法忽略了医师从整体上观测多个通道EEG信号进行睡眠阶段评分的过程。为了解决这一问题,我们优化了数据结构,对医师的评分过程进行了详细的学习与建模,提出了一种基于多通道脑电图的自动睡眠评分方法。我们介绍了在原始EEG与EOG样本上使用深度卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)进行睡眠阶段评
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