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一种睡眠分期检测方法和睡眠分期检测装置: 本申请提供了一种睡眠分期检测方法和睡眠分期检测装置，其中，该方法包括：获取目标对象在预设时间段内的多导睡眠图；将所述多个生理信号输入第一模型，以获得在不同频率特征下的频率信号；将所述多个频率信号输入第二模型，以获得两个中...; 丁硕马靖董彦斌

基于睡眠分期的睡眠深度调节方法、系统和装置: 本发明公开了基于睡眠分期的睡眠深度调节方法、系统和装置，属于睡眠医学技术领域。本发明解决了现有技术无法根据睡眠分期对输注泵的输注速度进行自动调整的问题，本发明通过多导睡眠监测仪对患者进行多导睡眠监测，获得患者的睡眠数据并...; 蔡青李梦雅李桂凤李启芳许鑫

一种基于睡眠阶段比率的睡眠分期方法和装置: 本公开属于睡眠分期技术领域，提供了一种基于睡眠阶段比率的睡眠分期方法和装置，所述方法包括：将校正睡眠脑电波信号、局部特征和全局特征均输入至脑电信号分割模型中进行处理，输出粗睡眠分期分割结果；基于睡眠连续性先验知识对粗睡眠...; 范素梅章德云王鹏洪申达王烈成耿世佳刘向国傅兆吉

一种基于深度学习的睡眠分期方法: 本发明涉及睡眠诊断技术领域，特别是指一种基于深度学习的睡眠分期方法，该方法包括：采集若干目标生理信号，对各目标生理信号进行预处理，以得到若干标准生理信号；对各标准生理信号依次进行同步对齐和整合，以得到标准睡眠数据集；确定...; 孙广彬吴勇辉刘强

儿童睡眠分期模型的训练方法、儿童睡眠分期方法及装置: 本公开提供一种儿童睡眠分期模型的训练方法、儿童睡眠分期方法及装置，包括：利用第一儿童睡眠数据训练集对卷积神经网络进行预训练以优化卷积神经网络的网络参数，得到预训练网络；基于预训练网络和域校准层构建域自适应网络模型；利用第...; 邰隽胡雯王青占小俊陆颖霞裴梓彤任卓万屹聆王湛

一种用于睡眠分期的脑电波采集和分析方法: 本发明涉及智能化脑电波技术领域，具体提供了一种用于睡眠分期的脑电波采集和分析方法，包括如下步骤：S1、采集脑波初始数据，对该初始数据依次进行降采样处理、缩放处理、高斯滤波处理、高斯平滑处理、数据重叠填充处理；S2、对处理...; 张宇杨刚强俞文昌林洪王永琦娄莉

基于生理电信号的自动睡眠分期算法综述: 2025年; 基于生理电信号的睡眠分期是监测睡眠过程和诊疗睡眠疾病的重要前提,针对人工睡眠分期方法存在耗时久、效率低、具有主观性等问题,近年来自动睡眠分期方法凭借高效性和准确性受到研究者的关注。因此,从算法设计的角度针对近6年的自动睡眠分期算法进行综述,分为传统机器学习和深度学习两大类,并对2个类别按照单通道与多通道生理电信号2种输入方式,从模型算法、信号类型、分期性能方面进行归纳总结。通过对比可知:单通道信号输入降低了信号采集成本,更适用于家庭睡眠监测,而多通道信号输入贴合分期准则,更适用于临床睡眠分析;深度学习类算法相较于传统机器学习类算法更具有研究前景,其可利用深度神经网络自动学习信号内在表征,在高效处理大规模数据的同时提供较好的分期性能。深度学习方法未来的研究重点应该从模型设计的角度转变为提升模型可解释性和泛化性,从而推动深度神经网络在睡眠医学领域中的应用。; 金峥贾克斌; 关键词：睡眠医学

基于头带电极采集脑电信号的儿童睡眠分期方法: 本发明涉及基于头带电极采集脑电信号的儿童睡眠分期方法，属于睡眠分期技术领域，解决了传统多导睡眠监测设备在儿童身上应用时存在舒适度和配合度不佳的问题，包括步骤：构建Web客户端和服务器端；头带电极设备采集多个儿童被试的脑电...; 李奇张航武岩高宁

基于CNN-BiGRU和多头自注意力机制的自动睡眠分期方法: 2025年; 针对睡眠脑电数据存在类别不平衡以及深层网络在提取更多特征时可能出现的梯度消失或爆炸现象问题。本文首先通过改进的自适应合成采样技术对少样本类别的睡眠脑电数据进行数据增强。然后,利用卷积神经网络和残差网络学习数据特征,并通过三层双向门控循环网络挖掘深层时序信息,确定各睡眠阶段之间的相关性,实现自动特征学习和睡眠周期提取。最后,采用多头自注意力机制增强模型对序列中重要部分的关注,完成各睡眠阶段的分类。实验结果表明,根据AASM睡眠分期标准,在经过数据类平衡处理后,基于CNN-BiGRU和Multi-head Self Attention自动睡眠分期模型在Sleep-EDF-20数据集上的总准确率和Kappa系数分别达到了90.77%和0.88,N1期的精确率达到了87.1%;在Sleep-EDFx数据集上MF1为0.84,N1期的精确率也达到了77.2%,总体较CNN-BiGRU自动睡眠分期模型在原始数据集上的性能有所提升,与其他相关研究相比,睡眠阶段分类精度显著提升。验证了本文方法的有效性和泛化能力。; 张晓莉张喜珍林冬梅陈扶明; 关键词：睡眠分期

一种基于多模态注意力的睡眠分期方法: 本发明公开了一种基于多模态注意力的睡眠分期方法，属于睡眠分析技术领域，包括，获取原始心电数据和原始脑电数据并进行预处理，利用一维卷积神经网络对经预处理的心电数据进行处理，得到心电特征，利用多尺度特征提取模块对经预处理的脑...; 滕飞梅挺龚勋张晓博顾瑾罗志鹏张恩铭

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