基于神经网络集成的睡眠脑电分期研究

基于深度学习的脑电信号睡眠分期方法研究基于深度学习的脑电信号睡眠分期方法研究睡眠是人体生理活动中不可或缺的一部分，其调节与健康息息相关。

睡眠分为不同阶段，包括清醒期、浅睡期和深睡期等。

为了更好地理解睡眠过程和了解睡眠质量，科研人员一直致力于发展各种方法来对睡眠进行评估和分析。

在过去的几十年中，脑电信号分析一直是睡眠研究领域的热点之一。

而基于深度学习的脑电信号睡眠分期方法近年来备受关注，为睡眠研究带来了许多新的机遇和挑战。

深度学习是一种人工智能的分支，其模型通过模拟神经网络的工作方式，自动学习并提取数据中的特征。

深度学习的兴起为睡眠分期方法的提升提供了新的思路。

通常，传统的睡眠分期方法依赖于手工设计的特征提取和分类器，其效果受到特征选择和分类器性能的限制。

而基于深度学习的方法可以通过自动学习和优化网络架构，从原始数据中提取更丰富、更具代表性的特征，从而更准确地进行睡眠分期。

基于深度学习的睡眠分期方法主要分为两个步骤：特征提取和分类。

在特征提取阶段，常用的方法包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

CNN通过对输入的脑电信号进行多层卷积和池化操作，逐渐提取出高层次的抽象特征。

RNN则可以捕捉到睡眠序列中的时间依赖关系，从而更好地建模不同睡眠阶段之间的转换。

在分类阶段，常用的方法包括多层感知机（MLP）、支持向量机（SVM）以及递归神经网络（RNN）。

这些方法通过训练数据集来学习分析脑电信号并将其标记为不同的睡眠阶段。

与传统的睡眠分期方法相比，基于深度学习的方法具有一些显著的优势。

首先，深度学习能够对信号进行自动提取特征，避免了手工设计的特征选择过程。

其次，深度学习的模型可以随着数据的增加而自适应地调整，提高了算法的通用性和鲁棒性。

此外，基于深度学习的方法能够处理高维数据，例如多通道的脑电信号，从而更全面地捕捉到不同睡眠阶段的特征。

然而，基于深度学习的睡眠分期方法也面临着一些挑战。

首先，由于深度学习的模型结构较为复杂，需要大量的训练数据和计算资源来进行训练和调优。

《工业控制计算机》2021年第34卷第3期基于脑电信号的睡眠分期研究李坚年(广东工业大学自动化学院,广东广州510006)Automatic Classification of Sleep Stages Based on the Features of EEG Signals摘要:使用机器学习方法进行睡眠分期的研究是脑电信号分析的一个方向。

首先讨论了睡眠脑电节律波的特点,从时域以及时频域上提取与睡眠分期相关性高的特征,然后通过随机森林这一集成学习算法,按照AASM的睡眠分期判读规则,设计睡眠分期的多分类器,将睡眠时期分为Wake、N1、N2、N3、REM五个时期,并通过Sleep-EDF数据集测试模型的有效性。

关键词:睡眠分期;脑电信号;随机森林Abstract押The study of sleep stage scoring using machine learning method is a direction of EEG signal analysis.At first熏this paper discusses the characteristics of Sleep EEG rhythm wave.Then the characteristics with high correlation with sleep stages are extracted from time domain and time frequency domain.Finally熏the random forest algorithm is used to design a sleep staging multiple classifier according to the sleep staging interpretation rules of AASM.The sleep period is divided into five stages押Wake熏N1熏N2熏N3and REM.The validity of the model is tested by Sleep-EDF data set.Keywords押sleep stage scoring熏EEG熏random forest algorithm1研究背景及意义睡眠是发生在人体内的一个重要的、动态的、有规律的过程,对人的日常活动有着重要的影响,睡眠评分研究是睡眠研究的重要领域之一。

基于深度神经网络的脑电信号分类研究随着科技不断发展，人们生活水平不断提高，健康成为人们日益关注的焦点。

近年来，脑电信号的应用越来越广泛，促使人们对其进行深入的研究。

传统的脑电信号分类方法往往效果不佳，基于深度神经网络的脑电信号分类技术成为目前研究的热点。

一、脑电信号分类的意义脑电信号是反映人脑神经活动的电信号，是研究人类认知、情感、行为等重要指标的重要手段。

脑电信号分类可以帮助医生确诊脑部疾病、评估脑功能、辅助脑电波诊断等，是医学和神经科学领域的重要研究课题。

二、传统的脑电信号分类方法传统的脑电信号分类方法包括时频分析、小波分析、短时傅里叶变换等，这些方法在一定程度上可以对脑电信号进行处理和分类。

但是这些方法对信号噪音敏感，耗时长，效果不稳定。

三、基于深度神经网络的脑电信号分类技术基于深度神经网络的脑电信号分类技术是当前最新的研究方向，它结合了深度学习和机器学习的优势。

深度学习是一种神经网络算法，能够高效地处理大规模的数据，可以识别与分类复杂的模式。

而机器学习则是一种通过模拟人类学习方式去自主建模的方法，能够识别并学习与信息和特征的关联。

因此基于深度神经网络的脑电信号分类技术可以识别并学习脑电信号波形，提高分类的准确性和效率。

四、脑电信号分类的应用前景基于深度神经网络的脑电信号分类技术在医学领域具有重要意义，它可以帮助医生更加精确地诊断脑部疾病、评估脑功能、辅助脑电波诊断等。

同时，这种技术也可以应用于场景识别、情感识别、智能驾驶等方面。

未来，随着科技的不断发展，基于深度神经网络的脑电信号分类技术将会得到更广泛的应用。

总体来看，基于深度神经网络的脑电信号分类技术是一种新兴的研究方向，有着广泛的应用前景。

未来的研究将进一步深入分析和研究脑电信号特征，开发更为高效、准确的脑电信号分类算法，提高其在实际应用中的价值和效果。

Biophysics 生物物理学, 2019, 7(2), 11-25Published Online May 2019 in Hans. /journal/biphyhttps:///10.12677/biphy.2019.72002Application of Deep Neural Network toStudy the Sleep Stage Scoring on thePolysomnographyShuwei Wang1, Fuxian Xu1, Xiangyu Qian1, Huan Hu1, Qingzu He1, Hai Lin2, Jianwei Shuai1,3* 1Department of Physics, College of Physical Science and Technology, Xiamen University, Xiamen Fujian2Xiamen Zhonglingyi Youchuang Technology Co., Ltd., Xiamen Fujian3National Institute for Big Data in Healthcare at Xiamen University, Xiamen FujianReceived: May 16th, 2019; accepted: May 30th, 2019; published: Jun. 6th, 2019AbstractIn the field of medical informatics, the automatic sleep staging is a challenging and time-consuming task, and most existing automatic sleep staging methods are based on single channel electroence-phalography (EEG) data. However, these methods ignore the physician’s overall observation of multiple channel EEG and EOG signals for the sleep stage scoring. To resolve this problem, we propose an automatic sleep scoring method based on multi-channel EEG, including three-channel EEG and two-channel Electrooculogram (EOG) data. We introduce the use of a deep convolutional neural network (CNN) on raw EEG samples for supervised learning of sleep stage prediction, which does not require any signal preprocessing or feature extraction. We use the EEG and EOG of polysomnography (PSG) data which have been assessed by medical expert from a Hospital of Fu-jian Province to train and evaluate our system. Comparing with the staging result with sin-gle-channel EEG data, we indicate that the EOG data should not be ignored for a better sleep stag-ing. It shows that the performance of our system is comparable to that of mid-level experts.KeywordsSleep Stage Classification, Multichannel, Convolutional Neural Network, EEG, EOG应用深度神经网络对多导睡眠图的睡眠分期研究王抒伟1，徐富献1，钱镶钰1，胡桓1，何情祖1，林海2，帅建伟1,3*1厦门大学物理科学与技术学院物理系，福建厦门2厦门中翎易优创科技有限公司，福建厦门3厦门大学健康医疗大数据国家研究院，福建厦门*通讯作者。

工业技术与职业教育Industrial Technology & Vocational EducationVoL 18 No. 3September. 2020・12・基于BP 神经网络的大鼠睡眠脑电自动分阶方法的研究申英霞(唐山工业职业技术学院，河北 唐山 063299 )摘 要：利用Choi_Williams 分布中的局部频谱的特征提取睡眠脑电信号中的特征值，将特征值送入3层BP 神经网络进行训练，训练出的BP 神经网络可以较好地用于睡眠脑电的自动分阶。

提取最能体现睡眠深度脑电中各种基本波形的时间占有率的特征值送BP 神经网络，为睡眠EEG 自动分阶提供一种新思路。

关键词：Choi_Williams 分布；BP 神经网络；脑电图中图分类号：TN911.7文献标志码：B 文章编号：1674-943X(2020)03-0012-03Automatic Recognition of Rat Sleep EEG Stage Based on BP Neural NetworkSHEN Yingxia(Tangshan Polytechnic College, Tangshan 063299, China)Abstract: To realize automatic analysis of sleep stage, a 3-layer BP network was studied. Eigenvalue of local spectrum characteristic of Choi_Williams distribution in the time-frequency analysis are served as the input vector of the network. The trained neural network can work well in automatic recognizing of the sleep EEG. We provided a new method for classification of sleep EEG automatically with EEG statistic of basic patterns which represent deepness of sleep mostly.Key words: Choi_Williams; distribution; electroencephalogram0引言随着社会高速发展，人们的工作生活压力变 大，各种睡眠疾病也呈现高发态势，因此各国研究人员也越来越重视对睡眠的研究。

摘要摘要睡眠类疾病会严重地影响睡眠质量，并给人类的身心健康造成了很大的危害。

睡眠分期是诊断睡眠类疾病的基础，传统的睡眠分期以睡眠专家的主观评估为主，效率低且具有一定的误判率，因此发展客观高效的自动睡眠分期算法十分必要。

基于脑电(electroencephalogram, EEG)信号的自动睡眠分期是该领域的研究热点，相关算法旨在利用从EEG信号获取的直接特征对睡眠进行有效分期。

近期研究揭示，啮齿类动物的大脑存在与人类和非人类灵长类相似的默认模式网络(default mode network, DMN)。

人们发现不同睡眠阶段的DMN可能发生了特异性改变，表明DMN特征可以作为睡眠分期算法的潜在特征。

在本论文中，我们通过记录大鼠在不同睡眠阶段的DMN脑电信号，分析了大鼠的DMN在不同睡眠阶段的变化，并进一步从大鼠的DMN中提取特征，结合支持向量机(support vector machine, SVM)构建多分类器开展对睡眠分期的研究，我们主要完成的内容和研究成果如下：1. 通过计算相位锁时值构建功能连接矩阵来分析不同睡眠阶段大鼠DMN网络的变化。

我们发现theta频段的DMN网络拓扑结构在整个睡眠周期过程中有显著性变化。

进一步，我们分析了对应功能网络的网络属性，发现theta频段的网络属性在睡眠的不同阶段也具有显著性差异。

2. 接下来，我们使用了三种不同的分类特征对大鼠进行睡眠分期。

发现以网络属性作为分类的特征时，其分类的准确率最低，且分类的性能最差，而基于共空间模式分别提取原始信号和加权网络的空间信息作为分类特征的效果较好。

进一步，我们比较基于共空间模式的两种提取特征方法得到的分类结果，发现基于加权网络提取特征的共空间模式方法得到的分类结果是较优的。

特别是，在特征数目较少时，基于加权网络提取特征的共空间模式方法得到的分类结果效果更明显。

综上所述，基于加权网络的共空间模式的特征提取方法能够实现对大鼠睡眠的自动分期，且分类的性能较好。

基于脑电信号的睡眠分期研究共3篇基于脑电信号的睡眠分期研究1睡眠是人们日常生活中必不可少的活动。

它有助于恢复身体精力，提高思维能力和调节心理状态。

然而，人们对睡眠的确切认识仍然相对欠缺。

睡眠分期研究便是解答这一问题的重要方向之一，其中基于脑电信号的睡眠分期研究尤其受到关注。

睡眠是一个动态循环过程，在睡眠周期中，人们的睡眠状态不断变化，可以分为清醒、NREM（非快速眼动期）睡眠以及REM （快速眼动期）睡眠。

睡眠分期研究的主要目标就是确定这些不同的睡眠状态如何相互关联。

在脑电信号研究中，科学家研究发现不同的脑区域发出了不同频率的电信号，这些信号可以用来判别人的眼睛和头部肌肉运动等信息，也可以用来对睡眠状态的不同阶段进行区分。

利用这些脑电信号，科学家们发现，每个睡眠状态都具有不同的脑波特征，以及与特定生理和行为参数相关的特定神经电活动模式。

NREM睡眠包括N1（睡眠由清醒状态逐渐过渡），N2（经历深度睡眠中的中间阶段）和N3（深度睡眠）。

在这些睡眠阶段中，脑电活动呈现出相对低频和高振幅的δ和θ波。

然而，在REM睡眠阶段中，人们的脑电活动表现出α和β波，而且在这个时期人们的眼球会快速眨动。

随着睡眠分期研究的不断深入，基于脑电信号的睡眠分期技术也日益变得成熟。

科学家们可以利用一系列的算法技术，如小波变换、离散傅里叶变换和支持向量机等，对睡眠分期进行自动识别。

这些自动识别方法不仅可以提高睡眠分期识别的准确性，还可以大大缩短研究时间和工作量。

睡眠分期研究伴随着一些重要的应用。

例如，睡眠障碍和睡眠中断通常可以通过分析睡眠分期检测到。

这些睡眠障碍不仅影响睡眠质量，还可能对身体健康产生负面影响。

通过分析脑电信号以及其他生理参数，科学家们可以研究相关的睡眠障碍，并为研究和治疗提供重要的参考依据。

总之，基于脑电信号的睡眠分期研究为我们深入了解人类睡眠的生理特征、科学性和应用性提供了重要的手段。

它不仅可以帮助人们更好地保护自己的睡眠质量，还有望为睡眠相关疾病的防治提供有力支撑基于脑电信号的睡眠分期研究为了解人类睡眠的生理特征、科学性和应用性提供了重要的手段。

基于神经网络的脑电波信号分析技术研究随着人们对脑科学的不断深入研究，脑电波已经成为了一种常见的方法，用来探测人类大脑的活动。

脑电波的分析对于研究认知心理学、神经科学、脑机接口等方面都有着非常重要的意义。

然而，脑电波信号的采集过程相对简单，但分析信号却比较困难。

因此，研究基于神经网络的脑电波信号分析技术，成为了近年来研究的热点。

1. 脑电波的特征与意义脑电波一般是由神经元在大脑皮层内发放电信号引起的。

脑电波具有许多不同的频率和振幅。

频率被用于分类脑波，振幅则反应了神经元的数量和活动状态。

脑电波可以表征许多不同的脑状态，例如警觉、注意力、记忆、情绪等等。

在神经科学研究中，脑电波是一种非常有价值的工具，用于研究脑功能和认知过程，而在脑机接口研究中，则是实现心灵控制外界设备的核心技术。

2. 神经网络在脑电波信号分析中的应用神经网络是一种能模拟人脑神经元行为的人工智能系统。

当被应用到脑电波信号分析中时，神经网络可以帮助解决许多问题。

其中最重要的一个问题就是如何正确分类和预测脑电波特征。

利用神经网络的方法，可以一定程度上消除信号噪音，去除个体差异，提高分类准确性等等。

3. 基于神经网络的脑电波信号分类神经网络在脑电波信号分析中的应用，最主要的就是使得脑电波信号能够被自动分类。

通过训练一个神经网络，可以将数千、数万，甚至更多的脑电波信号根据其不同的特征进行分类，从而实现自动分类功能。

对于训练好的神经网络，就可以用来处理实时的脑电波信号，进而实现各种人机交互的应用。

4. 神经网络和脑机接口脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）是一种新型控制接口技术，通过将人脑信号与计算机进行交互，并利用计算机进行数据处理，达到实现人机互动、控制外界设备等功能。

神经网络在脑机接口的应用中，起着非常重要的作用，此时神经网络被用来对脑电波信号进行分类和分析，以实现对外部设备的控制。

比如，脑机接口在假肢、轮椅等医疗领域的应用。

K-means聚类神经网络分类器在睡眠脑电分期中的应用研究贾花萍;李尧龙;哈渭涛;史晓影【摘要】Because the sleep stage III and IV approximate entropy (ApEn) values are very close, using the approximate entropy method for sleep staging EEC signal, they are not distinguished. AR model of staging results in stage III and IV EEG signal is established as the EEC signal characteristics.and K-means clustering neural network classifier is used for the sleep phase III and IV stage, so a good stage effect is achieved.%利用近似熵的方法对睡眠 EEG 信号进行分期,但睡眠Ⅲ期和Ⅳ期近似熵值非常接近,靠近似熵值无法区分,对分期结果中的Ⅲ期和Ⅳ期EEG信号进行AR(自回归)建模,作为该段EEG信号的特征属性,利用K-means聚类的神经网络分类器时睡眠Ⅲ期和Ⅳ期进行分期,达到了很好的分期效果.【期刊名称】《河南科学》【年(卷),期】2012(030)006【总页数】3页(P730-732)【关键词】分类器;聚类;睡眠脑电;分期【作者】贾花萍;李尧龙;哈渭涛;史晓影【作者单位】渭南师范学院数学与信息科学学院,陕西渭南 714000;渭南师范学院数学与信息科学学院,陕西渭南 714000;渭南师范学院数学与信息科学学院,陕西渭南 714000;渭南师范学院物理与电气工程学院,陕西渭南 714000【正文语种】中文【中图分类】TP18睡眠是人体重要的生理活动，它与健康、工作、学习等之间的关系甚为密切.对睡眠进行合理的分期，是研究睡眠质量，诊断睡眠疾病的基础.目前国际公认的睡眠分期标准是1968年Rechts chaffen和Kales[1]提出，依据脑电、肌电、眼动电等生物电变化指标制定的（R＆K）.把睡眠分为非快眼动睡眠（non－rapid eye movement sleep，NREM）和快眼动睡眠（rapid eye movement sleep，REM），非快眼动睡眠又分为四个时期：一、二、三、四期睡眠.对睡眠进行分期是睡眠状况分析和睡眠质量评价的前提和基本内容[2].传统的基于脑电的睡眠分析方法有：脑电图的时域分析方法如波形的幅度、均值等以及脑电图的频域分析方法如功率谱、相干函数等.也有用脑电的近似熵、复杂度和分形维数来分析睡眠过程的报道[3-8].聚类技术在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用，如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[9].聚类是由给定的数据找出最相似组的方法，也就是说属于同一组的数据具有较大的相似性，而属于不同组的数据具有较大的差异性.由于采用不同的迭代重定位技术可以得到不同的聚类算法，因此，存在许多不同类型的算法[10].神经网络的差异性是影响集成学习性能的一个必要条件，也就是说没有差异性的集成学习是不可能提高学习性能的.采用K－means聚类方法来提高神经网络之间的差异性.通过产生大量的神经网络并对其聚类，然后在每个簇中选取代表模型作为集成学习的成员.设X=｛x1，x2，…，xn｝⊂Rp为p维实空间Rp中的一个有限样本数据集.通过Bootstrap技术产生s个训练集，然后利用神经网络学习算法进行学习，设获得的s个神经网络为E=｛n1，n2，…，ns｝，也就是进行聚类的“模型”数据.为了利用已有的K－means聚类算法，采用抽样技术利用数据集X获得一个验证集V，然后将获得的s个分类器在验证集V中进行测试，利用验证集中数据的结果进行聚类，以便达到神经网络模型聚类的目的.假设对这组神经网络聚类的结果为：N1，N2，…，NK（k为要聚类的簇数）.它们满足如下条件：2）在每个簇中的神经网络满足：∀Ni，Nj，nl，nn，i≠j，nl，nm∈Ni，nn∈Nj （nl属于Ni聚类结果中神经网络），则prob（nl，fail，nm，fail）＞prob（nl，fail，nn，fail），也就是说，属于同一簇中的两个神经网络之间的差异性必然小于属于不同簇中的两个神经网络之间的差异性.在选择神经网络进行集成的时候，要选择不同子类的基分类器进行集成，从而提高这几个基分类器之间的差异性.在实验中，选择每个簇的中心点进行集成.在实现K－means算法时，确定两个神经网络之间的距离是实现这个算法的关键.根据Giorgio Giacinto等人的研究成果，并在大量实验的基础上，两个神经网络之间的距离定义如下：其中：nm，nn分别为神经网络，prob（nm，fail，nn，fail）为两个神经网络对同一测试集同时失败的概率.下面给出基于K－means聚类的神经网络分类器集成算法，记为KCNE：步骤1：初始化将数据集划分为训练集TR、验证集V与测试集TE，设置训练的神经网络数目为s，聚类的簇数为k；步骤2：对训练集TR利用Bootstrap技术生成s个神经网络E=｛n1，n2，…，n｝s，并对验证集V中数据分类.步骤4：利用K－means聚类方法对神经网络进行聚类，并在每个簇中分别选取代表模型作为集成学习的个体；步骤5：选择一种融合方法，将集成个体在测试集TE上的分类结果进行融合.睡眠脑电数据来自MIT－BIH生理信息库中的睡眠数据库，数据采样率为250 Hz，16个测试对象，男性，年龄：32～65岁之间，记录数据包括心电信号（ECG），脑电信号（EEG），其中，睡眠分期是由经验丰富的医生所进行的人工睡眠分期的结论，以此分期结果作为研究各睡眠期特征的参考标准.以30 s反映一个睡眠阶段，数据采样率为250 Hz，7500点的数据反映一个睡眠阶段，选择N=1500（N为睡眠数据长度），即每5个点反映一个睡眠阶段，从中选择一个受试者，以受试者的第3小时为例，计算这个时间段EEG数据的近似熵，根据人工分期结果，计算这个时间段睡眠各期近似熵的平均值，再分析睡眠各期近似熵大小及变化情况.受试者第3小时的EEG信号近似熵曲线如图1，其中，横坐标为时间，单位为小时（h），纵坐标为近似熵值.与人工分期结果比较之后计算出睡眠各期近似熵平均值如表1.当人清醒时，近似熵值最大，随着睡眠的逐渐深入，大脑的思维活动逐渐减少，近似熵值也从清醒到Ⅰ期，Ⅱ期逐渐减少，到Ⅲ期，Ⅳ期进入深度睡眠状态，大脑思维活动减少，近似熵值最低，REM期，EEG信号又与Ⅰ期类似，近似熵值从最低点开始回升，并接近Ⅰ期值.而Ⅲ期和Ⅳ期的近似熵值很接近，对Ⅲ期和Ⅳ期的特征波进行分析，Ⅲ期的近似熵值略大于Ⅳ期，因此，仅仅根据近似熵值无法区分Ⅲ期和Ⅳ期，可用近似熵值对睡眠状态进行分期，将Ⅲ期和Ⅳ期划分到一起，然后用神经网络的方法对Ⅲ期和Ⅳ期进行分期.由于AR模型可以很好的反映信号的功率谱密度信息，而睡眠Ⅲ期和Ⅳ期之间最重要的区别是δ波（频率为每秒0.5～3次，波幅为20～200 μV，表示大脑处于无梦深睡状态，是婴儿大脑的基本波形，在生理性慢波睡眠状态和病理性昏迷状态也会见到）大于20%，不超过50%.Ⅳ期的δ波超过50%，并且波幅更高，频率更低，因此，可以对Ⅲ期和Ⅳ期的EEG信号进行AR建模，求取AR系数作为特征向量，数据采样率为250 Hz，30 s反映一个睡眠阶段，这样，一个睡眠阶段的采样值将有7500个采样点，选择数据长度为500，以1 s为滑动窗，建模后得到174个AR系数作为该段睡眠的特征属性.利用K-means聚类的神经网络分类器集成算法对睡眠Ⅲ期和Ⅳ期进行分期，分期结果正确率为91.8%，达到了很好的分期效果.【相关文献】［1］ Rechtschaffen A，Kales A.A manual of standardized，terminology techniques and scoring system for sleep stages of human subjects［M］.Washington D C：Government Printing Office，Public Health Service，1968.［2］梁晓花.基于脑电心电数据融合的睡眠分期［D］.镇江：江苏大学，2008.［3］刘慧，和卫星，陈晓平.睡眠脑电的非线性动力学方法［J］.江苏大学学报：自然科学版，2005，26（2）：174－177.［4］和卫星，陈晓平，邵珺婷.基于样本熵的睡眠脑电分期［J］.江苏大学学报：自然科学版，2009，30（5）：501－504.［5］肖余粮，和卫星，陈晓平，等.小波变换和小波熵在睡眠脑电信号变化特性研究中的应用价值［J］.中国临床康复，2006，10（25）：118－120.［6］ Chen Weiting，Wang Zhizhong，Xie Hongbo，et al.Characterization of surface EMG signal based on fuzzy entropy［J］.IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering，2007，15（2）：267－272.［7］ Pedro P，Pavel G，Leticia A.Sleep stage classification using fuzzy sets and machine learning techniques［J］.Neurocomputing，2004（58）：1137－1143.［8］ Ventours E M，Monoyiou E A，Ktonas P Y，et al.Sleep spindle detection using artificial neuralnetworks trained with filtered timedomain EEG：a feasibility study ［J］.Compute Methods Programs Biomed，2005，78（3）：191－207.［9］ Han Jia Wei，Kamber M.数据挖掘概念与技术［M］.范明，孟晓峰，译.北京：机械工业出版社，2001.［10］ Yang M S，Wu K L.A similarity－based robust clustering method［J］.IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2004，26（4）：434－448.。

基于CNN-LSTM网络的睡眠分期研究张秀丽;夏斌【摘要】睡眠分期是睡眠数据分析的基础,用自动标定方法来替代人工标定方法可以提高效率,结果也更为客观.不管是人工手动标定还是自动标定都是基于多导睡眠图(Polysomnography,PSG).采用长短时记忆模型(LSTM-RNN)及长短时记忆模型与卷积神经网络(CNN)相结合的模型(CNN-LSTM)对三个通道信号(EEG、EOG、EMG)的组合进行自动睡眠分期研究.通过对9个受试数据进行分析,LSTM-RNN和CNN-LSTM分别达到了81.9％和83.1％的分类准确率.相对于LSTM-RNN模型,结合卷积神经网络的CNN-LSTM模型获得的分期准确率更高,平均准确率提高了1.2％.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2017(036)017【总页数】4页(P88-91)【关键词】长短时记忆模型;卷积神经网络;睡眠自动分期【作者】张秀丽;夏斌【作者单位】上海海事大学,上海201306;上海海事大学,上海201306【正文语种】中文【中图分类】TP391.9睡眠作为生命中所必需的过程，是机体复原、整合和巩固记忆的重要环节，是健康不可或缺的组成部分。

对睡眠进行合理的分期，是研究睡眠质量、诊断睡眠疾病的基础。

根据Rechtchaffen和Kales在1968年提出的R&K睡眠分期规则，睡眠过程可分为觉醒期(Awake)、非快速眼动睡眠期(NREM)和快速眼动睡眠期(REM)[1],非快速眼动包括四个阶段:S1～S4。

由于S3和S4有非常相似的特点, 美国睡眠医学学会(American Academy of Sleep Medicine)将其组合成深度睡眠(慢波睡眠)阶段。

早期的睡眠分期是人工标定方法即手动睡眠分期，但是手动分期不仅过程复杂、繁琐而且需要特定的专家。

随着模式识别技术的发展和国内外专家对睡眠分期的不断研究，他们提出了自动分期方法，将睡眠分期与模式识别技术相结合，睡眠自动分期方法弥补了人工标定方法繁琐耗时等不足。

基于睡眠脑电信号的睡眠分期研究的开题报告
题目：基于睡眠脑电信号的睡眠分期研究
一、研究背景：
睡眠是人体的一种自然生理状态，对人体健康具有重要的影响。

睡眠分为REM睡眠和非REM睡眠两种，其中非REM睡眠分为深睡眠和浅睡眠两种。

目前，睡眠分期的主要方法是通过脑电信号进行分析，根据不同的频率和幅度特征来确定睡眠不同阶段。

因此，对睡眠脑电信号的分析和处理对于发现睡眠障碍和改善睡眠质量具有重要意义。

二、研究目的：
本研究旨在通过对睡眠脑电信号的分析和处理，实现对睡眠分期的准确识别，并探讨不同睡眠阶段对脑电信号的影响，为改善睡眠质量提供依据。

三、研究内容：
1. 收集睡眠脑电信号数据，并进行预处理，包括去除噪声和滤波处理。

2. 对预处理后的数据进行特征提取，包括频率和幅度特征。

3. 使用机器学习算法对特征进行分类，实现睡眠分期的自动识别。

4. 利用适当的统计方法分析不同睡眠阶段对脑电信号的影响。

5. 根据分析结果，提出针对改善睡眠质量的建议。

四、研究方法：
1. 收集10名志愿者的睡眠脑电信号数据，记录每个志愿者的睡眠情况。

2. 利用MATLAB软件对脑电信号数据进行预处理，并提取频率和幅度特征。

3. 使用支持向量机（SVM）算法对特征进行分类，实现睡眠分期的自动识别。

4. 利用t检验分析不同睡眠阶段对脑电信号的影响。

五、研究意义：
本研究的结果可以为改善睡眠质量提供依据，同时有助于揭示脑电信号和睡眠状态之间的关系。

此外，本研究的方法也可以应用于睡眠障碍的预测和治疗。

睡眠分区算法是一种用于将睡眠数据根据不同的睡眠阶段划分为不同的时间段或分区的方法。

睡眠分区可以帮助研究人员、医疗专业人士和个人更好地理解睡眠的不同阶段，如浅睡眠、深睡眠和快速眼动期（REM）睡眠。

以下是一些常见的睡眠分区算法：
1.基于EEG信号的分区算法：EEG（脑电图）是记录脑部电活动的一种方法，常用于睡眠研究。

基于EEG信号的睡眠分区算法可以根据脑电波的频率和形态特征，将睡眠分为多个阶段，如清醒、浅睡眠、深睡眠和REM睡眠。

2.基于多参数的分区算法：除了EEG，其他生理信号如心电图（ECG）、眼电图（EOG）、肌电图（EMG）等也可以用于睡眠分区。

将多种生理信号综合分析，可以更准确地判断睡眠阶段。

3.移动设备数据分析算法：现代移动设备如智能手表、智能手机等可以通过内置的传感器监测用户的运动、心率等信息，进而估计睡眠阶段。

这些算法通常基于机器学习和模式识别技术，可以在用户自己的设备上进行睡眠分析。

4.基于心率变异性的分区算法：心率变异性（HRV）是心率的时间间隔变化，反映了自主神经系统的活动。

某些算法可以基于HRV数据判断睡眠的不同阶段。

5.深度学习算法：近年来，深度学习技术在睡眠分区方面也有应用。

通过训练深度神经网络模型，可以从多种信号中提取特征并准确判断睡眠阶段。

不同的睡眠分区算法在准确性和适用性方面可能会有差异。

选择适合您需求的算法需要考虑数据收集的方式、设备、数据质量、算法的复杂性和可用性等因素。

在进行睡眠分析时，建议依赖专业的设备和软件，并在可能的情况下咨询睡眠专业人士。