摘要
本发明提供一种基于隐马尔可夫模型的睡眠分期方法,解决了现有技术中睡眠分期准确性差以及并未考虑到不同睡眠阶段之间的转移关系。本发明所述方法包括:获取脑电信号睡眠数据集、脑电信号数据以及对应的多导睡眠图,根据所述睡眠数据集DATA1、所述脑电信号数据DATA2以及对应的多导睡眠图完成神经网络模型M的训练和隐马尔可夫模型的构建;并将新获取的多通道脑电信号数据通过所述隐马尔可夫模型,生成睡眠阶段的预测结果。
技术关键词
隐马尔可夫模型
卷积神经网络模块
多通道脑电信号
输入神经网络模型
Viterbi算法
滤波器
阶段
残差网络
矩阵
模型训练模块
可读存储介质
数据获取模块
处理器
卷积模块
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