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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利基于马尔可夫链动态损失的睡眠分期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：CN120884256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511439285.3，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于马尔可夫链动态损失的睡眠分期方法是由李奇;张航;武岩;高宁;张安元设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于马尔可夫链动态损失的睡眠分期方法在说明书摘要公布了：本公开涉及基于马尔可夫链动态损失的睡眠分期方法，涉及数据处理领域。所述方法包括：对脑电信号进行预处理获取训练样本，构建并训练睡眠分期模型，利用训练好的模型进行睡眠分期，训练包括：计算基础分类损失；当训练样本睡眠阶段转移至不同阶段时，通过马尔可夫转移概率矩阵获得真实生理转移概率，若概率小于阈值，则根据模型是否正确预测了当前训练样本的睡眠阶段，计算训练样本的损失权重因子；根据损失权重因子与基础分类损失，计算序列感知损失的平均值；计算所述平均值对睡眠分期模型参数的梯度，并对睡眠分期模型的模型参数进行更新。本公开提升了睡眠分期模型对整体睡眠结构的理解和预测的生理学可解释性，进而提高了睡眠分期的准确性。

本发明授权基于马尔可夫链动态损失的睡眠分期方法在权利要求书中公布了：1.基于马尔可夫链动态损失的睡眠分期方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，对脑电信号进行预处理，将预处理后的脑电信号划分为固定长度的非重叠的脑电信号片段，根据脑电信号片段计算马尔可夫转移概率矩阵； 步骤2，构建基于CNN模块和BiLSTM网络模块的睡眠分期模型，睡眠分期模型的输入为脑电信号片段，输出为睡眠阶段预测概率分布； 步骤3，训练睡眠分期模型，包括：将训练样本输入到睡眠分期模型，根据真实睡眠阶段及睡眠阶段预测概率分布，计算每个训练样本的基础分类损失；计算每个训练样本的损失权重因子；根据每个训练样本的与，计算序列感知损失的平均值；计算对睡眠分期模型参数的梯度，并对睡眠分期模型的模型参数进行更新；所述计算每个训练样本的损失权重因子的步骤包括：当第个训练样本的人工标注的睡眠阶段和其时序上前一个训练样本的人工标注的睡眠阶段是不同的睡眠阶段时，通过获得从转移至的真实生理转移概率，若小于转移概率阈值，则根据所述睡眠分期模型是否正确预测了第个训练样本的睡眠阶段，计算第个训练样本的损失权重因子； 步骤4，获取待分期的脑电信号，利用训练好的睡眠分期模型进行睡眠分期，选择模型输出的预测概率分布中预测概率最大的睡眠阶段作为睡眠分期结果。

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