【摘 要】
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多导睡眠图（PSG）监测是临床上用于诊断诸如失眠、呼吸暂停等疾病的重要手段。为了解决以手工逐帧视觉判断PSG进行睡眠障碍患者睡眠阶段分期耗时长、耗费精力大等问题，本文提出一种结合卷积神经网络（CNN）与双向门控循环神经网络（Bi GRU）的深度学习算法模型，并设计了一种动态稀疏性自注意力机制以解决门控循环单元（GRU）网络对长距离信息难以获得准确向量表示的问题。本文采集来自上海精神卫生中心143例
【基金项目】
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上海市申康发展中心重大临床研究项目-青年项目（SHDC2020CR4074,SHDC12016205）； 上海市科委科技创新行动计划（20Y11906600）； 上海理工大学医工交叉项目（1021308424）； 上海市精神卫生中心睡眠障碍特色学科（2017-TSXK-02）；
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多导睡眠图（PSG）监测是临床上用于诊断诸如失眠、呼吸暂停等疾病的重要手段。为了解决以手工逐帧视觉判断PSG进行睡眠障碍患者睡眠阶段分期耗时长、耗费精力大等问题，本文提出一种结合卷积神经网络（CNN）与双向门控循环神经网络（Bi GRU）的深度学习算法模型，并设计了一种动态稀疏性自注意力机制以解决门控循环单元（GRU）网络对长距离信息难以获得准确向量表示的问题。本文采集来自上海精神卫生中心143例睡眠障碍患者整晚PSG数据并结合开源数据集153例睡眠障碍患者整晚PSG数据，选取其中的6个脑电（EEG）信号通道、2个眼电（EOG）信号通道与单个下颌肌电（EMG）信号通道等共9个通道的电生理通道信号进行模型训练与测试评估。经交叉验证后得到的分期准确率为（84.0±2.0）%，一致性检验值为0.77±0.50，优于医师间评分的一致性检验值0.75±0.11。实验结果表明，本文算法模型在不同人群中具有较高的分期效果并具有普适性，对于协助临床医师进行快速、大规模PSG睡眠自动分期具有重要研究意义。
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