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申请/专利权人：浙江大学
摘要：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。
主权项：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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于深度胶囊网络的睡眠分期及可解释性分析方法
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