一种基于跨层连接的U型网络结构和Bi-LSTM的睡眠分期方法

本发明公开一种基于跨层连接的U型网络结构和Bi‑LSTM的睡眠分期方法，涉及睡眠处理技术领域，获取睡眠脑电信号数据；构建包括特征提取模块、跨层连接模块及特征融合模块的网络模型；在特征融合模块之后连接一个全连接层，将特征融合模块输出的抽象特征信息映射到睡眠阶段的5个类别；并通过Softmax函数得出分期结果。本发明的技术方案提供一种改进后U‑net和Bi‑LSTM的睡眠分期算法，利用信号采集设备采集到的患者脑电信号作为输入信号，设计的跨层连接模块深度刻画不同睡眠过渡阶段的连续特征，同时融入全局特征，更进一步的提升睡眠分期算法的效能及鲁棒性，以满足轻量化设备的应用需求。