一种基于深度学习的睡眠特征波检测系统

本发明公开了一种基于深度学习的睡眠特征波检测系统，包括：睡眠脑电数据采集模块，用于采集用户睡眠过程中产生的睡眠脑电数据；数据预处理模块，用于对采集到的睡眠脑电数据进行预处理，以便于后续的特征提取和分类；特征提取模块，用于对预处理后的睡眠脑电数据进行特征提取；特征分类模块，基于深度神经网络对提取到的特征进行分类，识别和标注不同类型的睡眠特征波；结果反馈模块，用于对特征分类的结果进行显示，包括睡眠过程中的波形变化和睡眠特征波的时频图，并根据结果向用户提供个性化的睡眠建议和改进措施。本发明通过引入深度学习技术，准确、高效地检测和分类睡眠特征波，为临床睡眠研究和诊断提供更加可靠的工具。