申请/专利权人：北京雅果科技有限公司

申请日：2024-01-24

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117838055A

主分类号：A61B5/00

分类号：A61B5/00;A61B5/369;A61B5/372;A61B5/374

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明涉及一种单导脑电的睡眠分期方法，其中，所述方法包括：借助于家庭使用监测设备的单通道脑电传感器以第一采样频率获取原始脑电信号，对原始脑电信号进行预处理，得到有效睡眠时间段的第一脑电数据；针对每一段脑电数据，采用带通滤波方式提取不同频率的K复合波、δ波、θ波、α波、spindle波、β1波、β2波及获取各频率脑电波的能量值、每一段脑电数据的总能量E总，每一段脑电数据的模糊熵FuzzyEn，获得每一段脑电数据的11个脑电信号特征；将所有段的脑电数据的脑电信号特征集合到二维矩阵F中并归一化输入至预先构建的第一预测模型，获取每一段脑电数据的睡眠状态。其有益效果是，提高预测效率，保障了睡眠分期预测结果的客观性和可靠性。

主权项：1.一种单导脑电的睡眠分期方法，其特征在于，所述睡眠分期方法用于家庭使用监测设备进行睡眠监测，所述方法包括：S10、借助于家庭使用监测设备的单通道脑电传感器以第一采样频率获取原始脑电信号，对原始脑电信号进行预处理，得到有效睡眠时间段的第一脑电数据；所述第一脑电数据包括：多段脑电数据；每一段脑电数据包括经过标准化后的N个采样点的采样数据，其中，N大于等于1；所述第一采样频率的取值范围为100Hz～500Hz；S20、针对每一段脑电数据，采用带通滤波方式提取不同频率的K复合波、δ波、θ波、α波、spindle波、β1波、β2波及获取各频率脑电波的能量值、每一段脑电数据的总能量E总，每一段脑电数据的模糊熵FuzzyEn，获得每一段脑电数据的11个脑电信号特征S30、将所有段的脑电数据的脑电信号特征集合到二维矩阵F中并归一化输入至预先构建的第一预测模型，获取每一段脑电数据的睡眠状态；所述第一预测模型为基于训练数据集，并采用XGBoost算法进行分类训练后得到的P个个体学习器的和。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京雅果科技有限公司 一种单导脑电睡眠分期方法

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