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【中文期刊】 赵倩 李锦 等 《陕西师范大学学报（自然科学版）》 2025年53卷1期 1-11页
【摘要】 针对当前自动睡眠分期方法存在的难点问题,提出了一种结合U2-Net和CBAM融合注意力对EEG-ECG双模态信号进行自动睡眠分期的方法.首先,采用MIT-BIH公开数据集中的EEG-ECG信号进行预处理;然后,利用添加了多尺度特征提取模块的...
【关键词】 自动睡眠分期；EEG-ECG双模态信号；U2-Net网络；
- 概要：
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【中文期刊】 应少飞 秦代友 等 《中国生物医学工程学报》 2024年43卷1期 18-26页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 睡眠障碍会严重影响人们的日常生活,因此睡眠的早期监测对睡眠疾病的预防和诊断有重要意义.采用自行研制的便携式多导睡眠监护仪,开展了 103人次的居家夜间睡眠数据收集(含脑电、眼电、肌电和心电信号).然后,从同步采集的心电数据RR间期中提取时域...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 李延军 宫国强 等 《航天医学与医学工程》 2024年35卷5期 282-288页MEDLINEISTICCA
【摘要】 目的 探索一种不采集脑电信号的航天员在轨睡眠质量评估方法,从而简化卫生学处理并降低睡眠监测负荷.方法 使用AASM标准的ISRUC-Sleep公开数据库,训练集(n=20)与测试集完全独立.测试集包括两个子集:睡眠障碍组(n=10)、健康组...
- 概要：
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【中文期刊】 吕君同 史文彬 等 《生命科学仪器》 2023年21卷1期 41-49页
【摘要】 准确的睡眠分期能够评估睡眠质量,在睡眠紊乱或疾病诊断干预中起关键作用.本文利用多尺度熵分析和经验模态分解方法获取多通道脑电信号于睡眠状态下的非线性动力学特征,利用心率变异度时频域指标及多尺度样本熵构建了心电信号睡眠特征.基于最大相关-最小冗...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 柏浩冉 张伟 等 《中国生物医学工程学报》 2021年40卷2期 170-176页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 传统睡眠质量评估与诊断高度依赖医生的经验以及对长时间睡眠监测数据的分析统计,耗时耗力,且传统机器学习技术所实现的自动睡眠分期依赖人工构造的特征,在发掘深层次分期特征上效果有限,对部分分期的辨识效果欠佳.提出一种基于多尺度深度网络(MSDNe...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 栗伟松 汤敏芳 等 《计算机与现代化》 2022年12期 50-59页
【摘要】 基于手工标记或传统机器学习方法实现睡眠分期过程复杂且效率低下,深度神经网络因其强大的提取复杂特征的能力改善了睡眠分期结果,但仍存在忽略片段内部信息相关性的问题.针对此问题,本文提出一种基于自注意力机制和单导联心电信号的自动睡眠分期算法,利用...
- 概要：
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【中文期刊】 刘戈 刘洪运 等 《医疗卫生装备》 2021年42卷1期 1-8页ISTICCA
【摘要】 目的:研究一种基于单通道脑电(electroencephalogram,EEG)信号特征提取的睡眠自动分期方法,发现用于睡眠分期的EEG有效特征,提高睡眠自动分期准确率.方法:使用10名受试者共10925个睡眠EEG样本,提取EEG时域、频...
- 概要：
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【中文期刊】 骆金晨 邹任玲 《软件导刊》 2021年20卷3期 119-123页
【摘要】 目前睡眠自动分期研究主要集中在选择特征向量类别以提高对睡眠阶段的分类准确度,而忽视了对所选特征的分析.特征分析是提高识别准确率的有效方式之一,因此开展基于多尺度排列熵的睡眠五期阈值研究.选取国际标准数据集Sleep-EDF进行MATLAB仿...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王国锋 彭小虎 《中国组织工程研究与临床康复》 2011年15卷26期 4845-4849页ISTICPKUCA
【摘要】 背景:睡眠中记录的数据量很大,不用计算机自动处理不能满足实用需要,而现有的对睡眠数据进行分期的方法准确率都不高.目的:考察仅依据脑电与眼电,基于非周期波形分析和径向基函数遗传神经网络的睡眠数据分期新方法.方法:实验数据来自MIT的Physi...
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【中文期刊】 郭艳平 刘聪 等 《陕西师范大学学报（自然科学版）》 2020年48卷6期 18-25页
【摘要】 睡眠分期是睡眠评估的基础,在睡眠紊乱症的早期诊断和干预中起着重要的作用.本文利用集合经验模态分解对单通道脑电信号进行预处理,联合使用从分解得到的固有模态信号中提取的线性和非线性动力学等多元特性,构建了机器学习模型的输入特征空间,并最终训练出...
- 概要：
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