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摘要：本申请公开了一种基于图结构的睡眠分期方法和装置、电子设备及存储介质，可广泛应用于睡眠分析技术领域。本申请通过设置基于图结构的睡眠分期网络模型，并在该模型中设置形态特征提取器、双Graphormer网络和睡眠分类器，当获取到目标对象的多导睡眠监测生理信号后，对多导睡眠监测生理信号进行快速傅里叶变换得到频域信号，然后将多导睡眠监测生理信号和频域信号一起输入基于图结构的睡眠分期网络模型，以利用基于图结构的睡眠分期网络模型的特性对目标对象的睡眠情况进行分期，从而可以有效提高睡眠分期结果的准确度。
主权项：1.一种基于图结构的睡眠分期方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取目标对象的多导睡眠监测生理信号；对所述多导睡眠监测生理信号进行快速傅里叶变换，得到频域信号；将所述多导睡眠监测生理信号和所述频域信号输入基于图结构的睡眠分期网络模型，得到所述目标对象的睡眠分期结果；其中，所述基于图结构的睡眠分期网络模型包括形态特征提取器、双Graphormer网络和睡眠分类器；所述将所述多导睡眠监测生理信号输入基于图结构的睡眠分期网络模型，得到所述目标对象的睡眠分期结果，包括：通过所述形态特征提取器提取所述多导睡眠监测生理信号的第一形态特征，以及通过所述形态特征提取器提取所述频域信号的第二形态特征；对所述第一形态特征和所述第二形态特征进行加权相加，得到第三形态特征；将所述第三形态特征输入所述双Graphormer网络，得到所述多导睡眠监测生理信号的全局信息，所述全局信息包括空间特征信息和时间特征信息；将所述全局信息输入所述睡眠分类器，得到所述目标对象的睡眠分期结果。
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百度查询： 深圳技术大学 基于图结构的睡眠分期方法和装置、电子设备及存储介质
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