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申请/专利权人：华南师范大学

摘要：本发明公开了一种意识障碍患者睡眠自动分期的自监督对比学习方法，具体包括如下步骤：步骤一：数据准备，S1、给定一个从PSG记录中得到的预训练睡眠序列有N个无标记的睡眠片段样本，其中代表一个时间戳T为30s，采样率为F＝100Hz的睡眠样本，具有EEG和EOG两个通道C；其中Xpretrain为无标签睡眠序列；S2、令每个睡眠样本同样有T时间跨度和F采样率以及C个通道；本发明提出了一种用于提取广义睡眠特征的单模态对比学习结构，为了模拟临床实践中出现的随机高频成分噪声，本发明添加了随机高斯噪声作为增强数据，对比学习同时用于原始数据和增强数据。

主权项：1.一种意识障碍患者睡眠自动分期的自监督对比学习方法，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤一：数据准备，S1、给定一个从PSG记录中得到的预训练睡眠序列有N个无标记的睡眠片段样本，其中代表一个时间戳T为30s，采样率为F＝100Hz的睡眠样本，具有EEG和EOG两个通道C；其中Xpretrain为无标签睡眠序列；S2、令每个睡眠样本同样有T时间跨度和F采样率以及C个通道，此外，还对应标签yi∈{0，1，2，3，4}，每个标签与AASM手册定义的五个睡眠阶段W,N1,N2,N3和REM匹配；其中为Xfinetune带标签的微调模型参数；S3、使用抖动数据增强的方法，对原始的脑电和眼电数据进行抖动增强得到一个增强集每个xi可以代表输入的脑电样本和眼电眼样本步骤二：设置单模态特征提取器：将原始脑电数据和眼电数据输入到两个独立的通道中，针对性地学习不同的信号表征，每个通道由两个部分组成：过滤器层，残差通道注意力层；步骤三：设置多模态一致性特征提取器，为了学习不同模态的一致性特征，使在同一睡眠片段的EEG表征和EOG表征在特征空间中的位置相近，以共同决策某一特定睡眠阶段，同时为了确保多模态特征之间的距离是可以测量的，构造投影网络P.以分别将上述单模态对比学习输出的特征图映射到联合EEG-EOG空间；投影网络由两个全连接层组成，定义如下：zi＝Pai＝FC2ReLUBNFC1αi其中，BN函数代表批归一化操作，FCi代表第i个全连接层，zi是输入样本ai经过投影器P后得到的嵌入；步骤四：自监督学习：a、单模态对比学习：用自监督对比学习预训练网络的单模态特征提取器，不需要带标签的数据，通过寻找一个合适的借口任务作为构造正负例的规则；通过对比学习获取一定通用性的能够充分利用大量数据的编码器，得到效果良好的数据表示：b、多模态一致性学习：经过基于单模态的对比学习后，每一个样本有4个特征输入到多模态一致性特征提取器M中，得到基于EEG特征生成的基于EOG特征生成的

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