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申请/专利权人：山东锋士信息技术有限公司
摘要：本发明涉及一种基于自监督学习和Mamba网络的睡眠分期方法及系统，属于健康信息处理、模式识别技术领域。采用自监督训练网络进行数据处理提取高质量睡眠脑电信号特征，自监督训练网络包括特征增强、特征筛选、掩码预测三分支并行网络；对高质量睡眠脑电信号特征利用可分离卷积模块进行时频特征提取；提取的特征输入基于Mamba网络的特征增强模块再次进行上下文特征提取；利用分类器对提取的特征信息进行睡眠分期分类。本发明整体方法提高了睡眠分期分类的效率、准确性和适应性。
主权项：1.一种基于自监督学习和Mamba网络的睡眠分期方法，其特征是，包括步骤如下：S1.获取睡眠脑电信号并预处理得到样本数据集；S2.采用自监督训练网络进行数据处理提取高质量睡眠脑电信号特征：自监督训练网络包括特征增强、特征筛选、掩码预测三分支并行网络，特征增强分支对脑电信号先分别基于频域和时域进行增强，再将原始脑电信号和增强后数据送入编码器模块中，得到每个片段元素的向量表示，分别在时序方向和频域方向对于向量表示进行随机数据组合增强得到增强样本数据向量，并计算时序特征优化损失、频率特征优化损失及总的对比损失；特征筛选分支对输入数据先经过嵌入层后进入聚类模块，通过聚类算法得到每个类的簇心向量表示，计算簇心周围每个点的聚类损失函数；掩码预测分支将脑电信号随机掩码，然后进行初步上下文特征提取，之后利用对聚类损失函数反向传播求导数得到每个维度的梯度值进行特征维度筛选，再进行掩码预测，计算掩码预测损失；计算三分支网络的总损失进行多任务训练，用训练好的网络提取高质量睡眠脑电信号特征；S3.对高质量睡眠脑电信号特征利用可分离卷积模块进行时频特征提取；S4.步骤S3提取的特征输入基于Mamba网络的特征增强模块再次进行上下文特征提取；S5.利用分类器对提取的特征信息进行睡眠分期分类。
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权利要求：
百度查询： 山东锋士信息技术有限公司 一种基于自监督学习和Mamba网络的睡眠分期方法及系统
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