一种基于LSTM利用多生理信号的自动睡眠分期方法与流程

文档序号:17817181发布日期:2019-06-05 21:52阅读:来源:国知局

技术特征:

技术总结
一种基于LSTM利用多生理信号的自动睡眠分期方法,步骤一信号采集,采集被测者心电信号,呼吸信号和加速度信号;步骤二信号处理,步骤三提取用于分类的特征,步骤四模型构建,将人工提取的特征输入第一层长短时间记忆模型,将其输出概率作为新的特征与人工提取的特征一并输入第二层长短时间记忆模型,构建出用于不同分类任务的分类器,步骤五将训练好的模型用于睡眠分期的分类;本发明采用了多种生理信号,包括心电信号、胸腹呼吸信号、头部加速度信号,但是没有脑电信号,克服了将脑电用于睡眠分期所带来的弊端;同时采用了长短时间记忆模型,适合于大样本大数据,而且考虑到了睡眠事件时间上的相关性,提高了睡眠分期的准确性与可靠性。

技术研发人员:闫相国;祁霞;魏玉会;王刚
受保护的技术使用者:西安交通大学
技术研发日:2019.03.12
技术公布日:2019.06.04
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