一种基于深度学习的轻量级智能睡眠分期系统

本发明公开了一种基于深度学习的轻量级智能睡眠分期系统，包括：数据处理模块，用于加载睡眠脑电数据，并对数据进行预处理；频带划分模块，利用短时傅里叶变换对睡眠脑电数据进行时频域转换，利用功率谱计算将睡眠脑电数据划分成不同的频率带；智能睡眠分期模块，用于训练得到最优诊断模型；分期预测模块，利用最优诊断模型对经过数据处理模块和频带划分模块处理后的睡眠脑电数据进行智能睡眠诊断，并提供完整的睡眠分期图。本发明将多维度时频特征与轻量化神经网络架构融合，为诊断结果提供科学依据，增强临床应用中的可信度，推动睡眠障碍的自动化、居家化诊断技术发展。