【摘 要】
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提出一种基于单通道脑电数据的睡眠自动分期方法.利用多个并行的卷积操作学习脑电的多尺度空间特征,使用长短期记忆网络挖掘局部时不变特征中的时间信息.针对类别不平衡问题,采用时移滚动方法和加权交叉熵损失函数.在公开数据集Sleep-EDF上的实验结果表明,所提方法仅使用单通道数据实现了端到端的高效睡眠自动分期,缓解了不平衡数据集的分类问题.
【机 构】
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云南大学 软件学院 云南 昆明 650504;云南大学 软件学院 云南 昆明 650504;昆明市数据科学与智能计算重点实验室 云南 昆明 650504;云南省高校数据科学与智能计算重点实验室 云南
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提出一种基于单通道脑电数据的睡眠自动分期方法.利用多个并行的卷积操作学习脑电的多尺度空间特征,使用长短期记忆网络挖掘局部时不变特征中的时间信息.针对类别不平衡问题,采用时移滚动方法和加权交叉熵损失函数.在公开数据集Sleep-EDF上的实验结果表明,所提方法仅使用单通道数据实现了端到端的高效睡眠自动分期,缓解了不平衡数据集的分类问题.
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