【摘 要】
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为解决传统睡眠分期特征需手工设计且忽略睡眠状态变换的前后关联性和规律性的问题,设计一种结合状态转移规则的深度睡眠分期模型。通过添加残差网络加深卷积神经网络层数,自
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61773164、91420302),上海市自然科学基金项目(16ZR1407500)
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为解决传统睡眠分期特征需手工设计且忽略睡眠状态变换的前后关联性和规律性的问题,设计一种结合状态转移规则的深度睡眠分期模型。通过添加残差网络加深卷积神经网络层数,自动提取信号的高维特征,对睡眠状态进行分类,结合睡眠状态变换规律,设计状态转移规则纠正分类结果。实验结果表明,该模型有效可行,为睡眠相关疾病的诊断和治疗提供了可行的辅助判读方法。
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