申请/专利权人：华南师范大学

申请日：2024-02-02

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117860203A

主分类号：A61B5/00

分类号：A61B5/00;A61B5/372;A61B5/369;A61B5/398

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明涉及一种自动睡眠分期的方法，其步骤包括：对EEG原始数据进行处理得到EEG特征图，同时对EOG原始数据进行处理得到EOG特征图；将EEG特征图和EOG特征图进行乘法融合，得到突出特征图；将突出特征图与EEG特征图以及EOG特征图直接进行加法融合得到初始融合特征图；对初始融合特征图进行权重调整处理得到最终权重特征图；将初始融合特征图与最终权重特征图进行乘法融合得到具有权重信息的最终融合特征图；根据最终融合特征图的权重信息输出各睡眠阶段预测概率。对本发明所述的自动睡眠分期方法进一步训练优化，不需要过多的人工干预，可以简单有效的应用于健康个体和意识障碍患者的睡眠分期中。

主权项：1.一种自动睡眠分期装置，其特征在于：包括：EEG原始数据处理模块，用于对一来自脑电仪的EEG原始数据进行处理得到EEG特征图；EOG原始数据处理模块，用于对一来自眼电仪的EOG原始数据进行处理得到EOG特征图；所述EEG原始数据处理模块和EOG原始数据处理模块对应同步运行；乘法融合模块，用于将EEG特征图和EOG特征图进行乘法融合，得到突出特征图；加法融合模块，用于将突出特征图与EEG特征图以及EOG特征图直接进行加法融合得到初始融合特征图；权重调整模块，用于对初始融合特征图进行权重调整处理得到最终权重特征图；权重融合模块，用于将初始融合特征图与最终权重特征图进行乘法融合得到具有权重信息的最终融合特征图；分期预测模块，用于根据最终融合特征图的权重信息输出各睡眠阶段预测概率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南师范大学 一种自动睡眠分期的方法、装置、设备及存储介质

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