【摘 要】
:
睡眠作为人体必要的生理活动,备受人们关注。在现代社会中睡眠障碍严重影响到人们的健康和生活。睡眠分期是开展睡眠相关研究的前提,是研究睡眠特点、诊断脑部疾病的重要依据。人工手动分期是一项耗时且带有主观性的任务,使用传统的机器学习方法进行睡眠分期是一项步骤繁杂、任务难度高的方法。随着人工智能的发展,在睡眠医学技术的方面,使用深度学习技术越来越具有临床价值。本文首先总结睡眠相关的技术,详细阐述了睡眠信号(
论文部分内容阅读
睡眠作为人体必要的生理活动,备受人们关注。在现代社会中睡眠障碍严重影响到人们的健康和生活。睡眠分期是开展睡眠相关研究的前提,是研究睡眠特点、诊断脑部疾病的重要依据。人工手动分期是一项耗时且带有主观性的任务,使用传统的机器学习方法进行睡眠分期是一项步骤繁杂、任务难度高的方法。随着人工智能的发展,在睡眠医学技术的方面,使用深度学习技术越来越具有临床价值。本文首先总结睡眠相关的技术,详细阐述了睡眠信号(如脑电信号和眼电信号等)的概念及其特征。同时介绍了睡眠分期的标准和每个睡眠周期的特征。然后,总结归纳了睡眠分期算法,包括了预处理算法、特征工程算法和分期算法。最后,对深度学习相关技术进行了总结与归纳。本文使用深度学习的方法从两个角度展开了研究。1.本文使用常见的卷积神经网络替代机器学习算法中的特征提取与筛选。为了保证数据量,选取了多种睡眠信号作为分类的数据,同时利用小波阈值降噪算法对这些信号进行预处理。然后,分别把单一的睡眠信号和多种组合信号分别送入到建立的深层一维卷积网络模型中分类,并且使用不同的分类标准验证模型的泛化性。结果表明,在多种组合信号输入下的准确率高于单一信号。组合信号下的二分类平均准确率为98.20%,三分类为91.65%,四分类为89.91%,五分类为87.80%,六分类为86.29%。2.考虑到睡眠分期本质是序列多分类,常见的卷积神经网络仅仅是一个简单的多分类任务。为了探索不同通道的数据对睡眠分期的影响和学习睡眠数据的时序特征,在卷积网络结构的基础上,本文提出了一种结合自注意力机制的自动睡眠分期算法。该算法选取多种睡眠信号做分类数据,通过预处理后,送入模型中进行分类,同时使用不同的分类标准验证模型的泛化性。结果表明,在组合信号的输入下,二分类的平均准确率为98.87%,三分类为95.03%,四分类为93.58%,五分类为90.59%,六分类为89.15%。证明自注意力机制的自动睡眠分期算法的综合性能和稳定性优于其他算法。
其他文献
印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)元器件检测在电子产品的生产中起到至关重要的作用。本文提出基于改进Faster RCNN的PCB极性元器件缺陷检测方法,该算法实现对元器件的分类、定位和极性方向识别,本文还根据元器件检测结果,实现对漏装、错装和极性反转等元器件贴装缺陷的检测。本文主要研究内容如下:1.针对PCB元器件种类多、尺度差异大,容易出现多尺度检测困难,尤其是小目
目标跟踪技术在智能车、无人机、机器人等领域有着广泛的应用。在近距离场景下,目标一般表现为具有形状、轮廓等特征的扩展目标,通过目标的扩展信息辅助,跟踪精度可以得到有效改善。目标群中各目标之间的位置关系构成的拓扑特征作为一种重要辅助信息,同样可以用来提高跟踪精度。因此,将拓扑特征引入到目标跟踪方法中,研究拓扑特征辅助的扩展目标跟踪具有理论意义与实用价值。本文对目标间拓扑特征进行建模,将目标间的位置关系
蓝莓在农业种植领域中并不少见,不少地区的农业种植人员依靠种植蓝莓带来良好的经济效益。在蓝莓病害中,最常见的是蓝莓僵果病,僵果病在农业种植中很难被发现,一旦有蓝莓植株感染到僵果病菌,就很可能导致大片的植株受到周期性的感染,从而影响到蓝莓最后的产量。所以,在蓝莓植株受到僵果病害胁迫时,相关农业技术人员需要及时对其进行根治,以免造成严重的经济损失。蓝莓僵果的病症表现并不明显,其主要表现特征是叶片和花朵上
NB-IoT(Narrowband Internet of Things)因其覆盖范围广、功耗低、成本低等特点,被广泛运用于各种物联网应用行业。随着设备的不断增加,数据的处理和管理也变得更加复杂,系统吞吐量、延迟、能耗、Qo S(Quality of Service)等都面临着巨大挑战,因此,如何利用系统中有限的资源显得尤为重要。而窄带资源一般由基站在上行链路和下行链路中完成调度和分配的,所以,本
雨刮控制系统作为汽车的重要功能组成部分,其反应速度、智能化程度直接影响到乘客行车的舒适性和安全性。目前智能雨刮控制系统普遍采用红外雨量传感器进行雨量识别,然而该传感器容易受环境因素干扰且识别精度较低会导致车辆的行驶安全问题,因此本课题具有理论研究和工程实践的意义。本文在视觉传感器获取雨滴图像的基础上,经过改进的Bi Se Net V2语义分割网络对雨量进行识别,结合红外雨量传感器识别的雨量,利用光
微表情是一种短暂而不易察觉的人脸肌肉运动,微表情的发生不受自我控制,能够揭示了一个人可能试图抑制、隐藏或伪装的真情实感。不同于肌肉运动幅度较明显的宏表情,微表情可以反映一个人内心的真实想法,在公共安全、外交谈判、临床诊断等国内外热门领域中有广泛的应用。本文研究了微表情数据预处理技术、提出了基于3D-Dense Net模型和双注意力机制微表情识别算法。主要工作如下:1.针对微表情持续时间短、运动强度
目的:探究酶联免疫吸附法(ELISA)筛查人类免疫缺陷病毒(HIV)抗体在艾滋病诊断中应用价值。方法:选择2012年6月—2022年6月本机构检测的疑似艾滋病患者62例作为研究对象,均接受ELISA法、胶体金法、免疫蛋白印迹法检测。以上级单位抚州市疾控中心(免疫蛋白印迹法检测)检测结果作为“金标准”,分析ELISA法与胶体金法在HIV抗体中的诊断结果;对比两种方法在HIV抗体中的诊断价值,并计算一
光是影响植物生长发育最为关键的一种环境因子,具体体现在光照时间与光照方向、光强与光质等方面。在不同的光照条件下,植物的生理代谢过程中呈现出不同的变化规律与适应机制,光照既是植物潜在的胁迫因素,还是植物物质与能量的来源。植物的结构、形态及生理机能可以适应光照环境,让自身生长状态即使处于不利的光照环境下,也能够趋于最优,进而对光照资源加以有效利用。文章主要阐述植物枝叶生长过程中,光照对其及生物量的影响
为保证生鲜农产品在配送过程中的新鲜度,提出生鲜农产品冷链物流配送中心选址-路径规划建模与求解方法,旨在降低综合成本与优化配送路径。根据生鲜农产品不易储存、易腐烂的特点,提出将“高铁+冷链物流”作为一种模式应用于生鲜农产品运输中,以高铁货运容量为市场需求量,构建总成本最低和路径最优的生鲜农产品冷链物流配送中心选址-路径规划模型,分别应用普通遗传算法和改进遗传算法对模型进行求解;最后,通过重庆市实例验
近年来,随着工业通信协议在日常生活中的应用变得越来越广泛,协议实现需要进行不同程度的修改以适应日新月异的需求。每次协议栈代码被修改后,都需要进行回归测试,以确保协议栈功能不受影响。但随着协议栈功能的复杂度的增加,其回归测试成本与安全性逐渐受到重视。因此,为了在保证回归测试故障检测率的情况下缩短工业通信协议回归测试执行时间同时提高测试安全性,本文提出了一种基于多目标的工业通信协议回归测试方法,并设计