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睡眠自動分期方法綜述
時間:2019-11-14 09:40:35來源:漢斯出版社
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提要:睡眠是一項與人體健康有密切關系的生理活動。

睡眠是一項與人體健康有密切關系的生理活動。研究發現,人的一生中,有約三分之一的時間處于睡眠的狀態,對于新生兒來說,一天中有二十個小時處于睡眠狀態。良好充足的睡眠可以讓人精力充沛,在面對日常的工作學習生活時,可以做到輕松應對,事半功倍

(圖片來源于網絡,侵刪)

目前,越來越多的科研工作者開始關注睡眠問題。而作為睡眠問題研究基礎的睡眠分期也得到更多人的關注,只有對睡眠進行正確的分期,才使得對睡眠問題的進一步研究成為可能。所以睡眠的自動分期就變得很重要,因此在漢斯出版社《生物物理學》期刊中,有論文將介紹近年來的睡眠分期方法,分別是基于統計規則分期方法與基于深度學習技術的分期方法。在統計的分期方法中,介紹了三個重要的過程,預處理、特征提取以及分類器的選擇。

睡眠分期作為睡眠研究的基礎工作,在睡眠質量研究中扮演著重要的角色。睡眠的自動分期作為睡眠判定的重要工作,正得到越來越多的研究者的關注。基于統計規則的睡眠自動分期方法主要依靠提取特征以及分類器的選擇。隨著深度學習的廣泛使用,一大批神經網絡被應用于睡眠分期的研究之中,可以發現:

數據方面,基于統計規則的分期方法對于訓練數據的要求不高,數據的數量對實驗結果不會產生很大的影響,幾十個到幾百個數據就可以完成一個分類器的訓練。在數據量較少的時候,或者只有少數受試者的時候,可以選擇基于統計規則的睡眠分期方法。

在數據的預處理方面,基于統計規則的睡眠分期需要對數據進行預處理,首先要對數據進行濾波操作,以去除在數據采集的過程中產生的噪音的影響。其次要對腦電數據進行特征抽取,特征抽取是基于統計規則進行睡眠分期工作中重要的一步。

在模型泛化方面,基于統計規則的睡眠分期工作需要在面對不同數據的時候,觀察數據的不同,并對于不同的數據進行不同的預處理以及特征提取等工作,因此其泛化性能受到一定的局限。神經網絡在面對不同的數據時,只需要對網絡中輸入層的參數進行修改即可,所以比基于統計規則的睡眠分期方法泛化性能更好。

另外,在進行睡眠自動分期的過程中,如果采用基于統計規則的分期方法,需要研究者熟練掌握睡眠分期的背景知識。由于神經網絡是端到端的分期過程,不需要研究者熟練掌握背景知識,可以節省下更多的時間精力到睡眠自動分期的工作中。

神經網絡擁有著不需要進行數據預處理和特征提取、泛化性能良好等優點。而且在分期的過程中,不同的網絡可以適應各個階段的任務,如CNN能夠自動提取有效特征,RNN可以捕捉前后睡眠時期之間的聯系。綜上所述,我們認為深度神經網絡將會成為未來睡眠分期研究領域的主流工具。

文章來源:https://www.hanspub.org/journal/PaperInformation.aspx?paperID=31817

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睡眠 自動 分期 方法 綜述

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作者系郭珊珊

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