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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于深度胶囊网络的睡眠分期及可解释性分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118568558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410615522.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于深度胶囊网络的睡眠分期及可解释性分析方法是由余锋;黄燚;罗威;张力三;徐佳慧设计研发完成，并于2024-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度胶囊网络的睡眠分期及可解释性分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度胶囊网络的睡眠分期及可解释性分析方法。方法包括获取初始的睡眠多导图数据集，将睡眠多导图数据集中的睡眠多导图信号划分为N个睡眠期序列，根据N个睡眠期序列构建睡眠分期数据集；构建用于睡眠分期的睡眠分期网络模型；将训练集输入到构建好的睡眠分期网络模型中进行训练，将测试集输入到已训练好的睡眠分期网络模型中，获得睡眠多导图信号中各个睡眠期序列的睡眠分期结果。本发明利用胶囊网络的胶囊特性构建出可解释分析方法，为实现自动睡眠分期算法临床可用提供的依据。

本发明授权一种基于深度胶囊网络的睡眠分期及可解释性分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度胶囊网络的睡眠分期及可解释性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、首先获取初始的睡眠多导图数据集，按照AASM睡眠分期标准，将睡眠多导图数据集中的睡眠多导图信号划分为N个睡眠期序列xn，根据N个睡眠期序列xn构建睡眠分期数据集，接着将睡眠分期数据集按照7：1：2的预设比例划分为训练集、验证集和测试集；步骤S2、构建用于睡眠分期的睡眠分期网络模型，睡眠分期网络模型包括信号预处理模块、特征提取模块和特征分类器；步骤S3、将步骤S1中的训练集输入到构建好的睡眠分期网络模型中进行训练，然后利用验证集对训练好的睡眠分期网络模型进行验证，以确定准确率最优的睡眠分期网络模型的权重；步骤S4、将步骤S1获得的测试集输入到已训练好的睡眠分期网络模型中，获得睡眠多导图信号中各个睡眠期序列的睡眠分期结果；所述步骤S2中，所述睡眠分期网络模型的拓扑结构如下：所述睡眠分期网络模型由信号预处理模块、基于深度胶囊网络的特征提取模块和特征分类器依次连接构成；所述的特征提取模块由依次连接的初级胶囊层、两个连续卷积胶囊层和范数归一化模块组成，信号预处理模块的输出端与初级胶囊层的输入端连接，范数归一化模块的输出端与特征分类器的输入端连接；所述的步骤S4具体为：步骤S4.1、将测试集输入到已训练好的睡眠分期网络模型中，获得睡眠多导图信号中各个睡眠期序列的睡眠分期结果步骤S4.2、对测试集中的扩增睡眠期序列进行处理：首先设置长度为ks、滑动步长为ks2的滑动窗口，以滑动掩码的方式利用滑动窗口对扩增睡眠期序列进行片段置零处理，得到置零睡眠期序列其中表示在t位置处进行置零处理的扩增睡眠期序列，t表示置零位置；步骤S4.3、接着，将扩增睡眠期序列和对应的置零睡眠期序列分别输入到已训练好的睡眠分期网络模型中，得到扩增睡眠期序列存在各类睡眠阶段的概率vn,k以及置零睡眠期序列存在各类睡眠阶段的概率vn,k,t’；获取当k和实际的睡眠分期结果相等时，概率和的差值最大时的置零位置t，并将该置零位置t处的扩增睡眠期序列作为睡眠分期网络模型作出睡眠分期结果的决策依据。

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