一种自动睡眠分期的方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术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。对本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及睡眠分期领域，特别是一种基于多模态通道注意力的自动睡眠分期的方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、睡眠分期对于捕捉睡眠模式和评估睡眠质量具有重要意义。睡眠分期可以测量睡眠结构，观察睡眠特征波，了解人类睡眠周期的变化。有效可行的睡眠评估对于识别睡眠障碍和及时干预至关重要。为了获取睡眠数据，睡眠研究人员使用脑电图(eeg)或多导睡眠图(psg)记录睡眠时的大脑活动，在长期监测中可以观察和说明睡眠特征。目前，常用的睡眠分期标准和睡眠质量量表有两种：rechtschaffen和kales(r&k)以及美国睡眠医学会(aasm)指南。然而，由睡眠专家进行人工睡眠分期的主观性会限制睡眠评估的准确性，而且人工睡眠分期要求临床医生具有丰富的经验，分类一整晚8小时以上的睡眠记录需要耗时较长。因此，自动睡眠分期模型开始流行起来，为了实现自动睡眠分期，一些相关研究提出了利用脑电图(eeg)和眼电图(eog)的分类方法，这些方法依赖于机器学习或深度学习，然而，对意识障碍患者的睡眠研究暂时还未广泛结合，自动睡眠分期的方法也仍然存在一些挑战：

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【技术保护点】

1.一种自动睡眠分期装置，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的自动睡眠分期装置，其特征在于：还包括：

3.根据权利要求2所述的自动睡眠分期装置，其特征在于：所述EEG原始数据处理模块包括：

4.根据权利要求3所述的自动睡眠分期装置，其特征在于：所述权重调整模块包括：

5.根据权利要求4所述的自动睡眠分期装置，其特征在于：所述第一变换子模块采用ReLU激活函数对初始权重特征图进行非线性变换得到中间权重特征图，所述第二变换子模块采用sigmoid激活函数对中间权重特征图进行非线性变换得到最终权重特征图。

6.根据权利要求5所...

【技术特征摘要】

1.一种自动睡眠分期装置，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的自动睡眠分期装置，其特征在于：还包括：

3.根据权利要求2所述的自动睡眠分期装置，其特征在于：所述eeg原始数据处理模块包括：

4.根据权利要求3所述的自动睡眠分期装置，其特征在于：所述权重调整模块包括：

5.根据权利要求4所述的自动睡眠分期装置，其特征在于：所述第一变换子模块采用relu激活函数对初始权重特征图进行非线性变换得到中间权重特征图，所述第二变换子模块采用sigmoid激活函数对中间权重特征图进行非线性变换得到最终权重特征图。

【专利技术属性】
技术研发人员：潘家辉，余杨祖怡，陈树宇，魏婉欣，杨家豪，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：

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