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龙图腾网恭喜南京大学;南京脑科医院;江苏万维艾斯网络智能产业创新中心有限公司申请的专利一种基于片段-序列两阶段训练框架的睡眠分期方法及系统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：CN114903440B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210524128.2，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于片段-序列两阶段训练框架的睡眠分期方法及系统是由顾娟;张丽;高阳;方建文设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于片段-序列两阶段训练框架的睡眠分期方法及系统在说明书摘要公布了：本发明面向单信道脑电数据，提出一种基于片段‑序列两阶段训练框架的睡眠分期方法及系统，属于深度学习算法智能应用领域。将单信道脑电数据进行平滑处理、片段化以及多通道生成等步骤，利用基于脑电片段的CNN网络模型对脑电数据进行训练，得到脑电特征表示方法，并通过基于脑电片段‑序列的“CNN‑RNN”网络模型，增强睡眠序列之间学习，通过两阶段训练框架来提升模型的睡眠分期效果，进而提升利用单信道脑电数据进行睡眠质量评估的效果。本方法与基于脑电片段的CNN网络模型分期相比，效果有较大提升，通过在数据集Sleep_EDFx39的单信道Fpz‑Cz脑电数据上验证，本发明将睡眠分期的准确率从80％提升到了87％。

本发明授权一种基于片段-序列两阶段训练框架的睡眠分期方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于片段-序列两阶段训练框架的睡眠分期方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、对单信道脑电数据文件进行处理，去除首尾预定长度的清醒期数据，只保留睡眠阶段的监测数据，并统一存储为EDF文件；步骤2、将步骤1中单信道脑电数据EDF文件按照比例分为两个部分，第一个部分P用作脑电片段模型和脑电序列模型的训练和验证，第二个部分R用作脑电片段模型和脑电序列模型测试；步骤3、读取第一个部分P中带有标签的单信道脑电监测数据，进行数据移动平滑处理，得到P'；步骤4、对P'数据进行片段化和多通道扩展，形成脑电片段数据集T1；步骤5、将所述脑电片段数据集T1按比例划分为脑电片段训练集M1、脑电片段验证集V1；步骤6、将脑电片段训练集M1随机打乱片段顺序，用于训练基于脑电片段的CNN网络模型，并通过脑电片段验证集V1选择最佳的脑电片段模型结构和模型参数；步骤7、将脑电片段最佳CNN网络模型结构和模型参数存储下来，保存为后缀为“.pth”的脑电片段模型文件F1；步骤8、将步骤4中未打乱片段顺序的脑电片段数据集T1，按照时间步t进行划分，形成脑电序列数据集T2；步骤9、将脑电序列数据集T2按照比例划分为脑电序列训练集M2、脑电序列验证集V2；步骤10、读取脑电片段模型文件F1获取片段模型及其参数，连接序列模型，将脑电序列训练集M2随机打乱序列顺序，用来训练基于脑电片段-序列的“CNN-RNN”网络模型，并通过脑电序列验证集V2选择最佳的模型结构和参数；步骤11、将脑电最佳“CNN-RNN”网络模型结构和模型参数存储下来，保存为后缀为“.pth”的脑电片段-序列模型文件F2；步骤12、读取脑电片段-序列模型文件F2，使用步骤2中的脑电测试集R，对测试集R中的单信道脑电数据文件，进行睡眠分期序列分类。

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