申请/专利权人：云南大学

申请日：2020-02-13

公开（公告）日：2020-05-15

公开（公告）号：CN111150372A

主分类号：A61B5/00(20060101)

分类号：A61B5/00(20060101);A61B5/0476(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.03.16#授权;2020.06.09#实质审查的生效;2020.05.15#公开

摘要：本发明提供了一种结合快速表示学习和语义学习的睡眠阶段分期系统，包括信号采集单元、数据预处理单元、信号处理单元和预测结果处理单元；信号采集单元包括EEG信号采集模块和知识数据采集模块，分别用来获取原始EEG信号和睡眠阶段分期的相关知识；数据预处理单元包括特征预处理模块和知识预处理模块分别对采集的EEG信号和知识数据进行预处理；信号处理单元包括表示学习模块和语义学习模块呢能够有效的提取EEG信号特征和与睡眠分期相关的语义特征并得到两个分类结果；最后通过预测结果处理单元将得到两个分类结果加权融合得到最终结果。该系统提高了训练和预测速度，有效利用了信号特征和语义特征大大提高了睡眠阶段分期的准确性。

主权项：1.一种结合快速表示学习和语义学习的睡眠阶段分期系统，其特征在于，包括：信号采集单元，包括EEG信号采集模块和知识数据采集模块，所述EEG信号采集模块从公开睡眠数据库中获取原始EEG信号，所述知识数据采集模块从知识库中采集与睡眠分期判定的知识和关于各个睡眠分期特征的描述；数据预处理单元，将从公开睡眠数据库中获得的EEG信号进行划分为训练集、验证集和测试集，并对EEG信号进行等值分段处理，在将分段后的信号进行拼接扩充；信号处理单元，包括表示学习模块和语义学习模块，将数据预处理单元中划分得到并经过分段处理的训练集输入到表示学习模块中进行训练，利用模型对测试集进行预测得出预测结果1，同时将信号采集单元中的睡眠分期知识输入到语义学习模块中的生成器中，提取语义特征并使用语义特征训练分类器对测试集的EEG信号进行预测得出预测结果2；预测结果处理单元，将信号处理单元中预测的两个结果通过加权融合得出最终的预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 云南大学 一种结合快速表示学习和语义学习的睡眠阶段分期系统

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