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申请/专利权人：首都医科大学附属北京天坛医院
申请日：2024-12-30
公开（公告）日：2025-01-28
公开（公告）号：CN119377900A
专利技术分类：..融合技术[2023.01]
专利摘要：本发明公开了一种基于GM‑GP算法的睡眠状态监测方法，涉及智能健康监测技术领域，包括，通过生理信号采集设备实时采集多模态信号，并进行预处理；从预处理后的多模态信号中分离出脑电信号，并进行非线性特征提取，计算其关联维数；将脑电信号的关联维数输入到GM模型中进行建模，捕捉不同睡眠阶段的动态变化特征；引入混合记忆增强网络，对脑电信号及多模态信号的时间序列进行趋势预测；基于混合记忆增强网络的预测结果和优化后的睡眠分期结果，实时检测用户在不同睡眠阶段的时间比例和数量；本发明采用混合记忆增强网络对多模态生理信号进行趋势预测，保证了睡眠状态监测的实时性和连续性，提升了整体监测的稳定性和可靠性。
专利权项：1.一种基于GM-GP算法的睡眠状态监测方法，其特征在于：包括，通过生理信号采集设备实时采集多模态信号，并进行预处理；从预处理后的多模态信号中分离出脑电信号，并进行非线性特征提取，计算其关联维数；将脑电信号的关联维数输入到GM模型中进行建模，捕捉不同睡眠阶段的动态变化特征；将不同睡眠阶段的变化特征输入GP模型进行分类，并结合脑电信号的关联维数优化睡眠分期的精度；引入混合记忆增强网络，对脑电信号及多模态信号的时间序列进行趋势预测；基于混合记忆增强网络的预测结果和优化后的睡眠分期结果，实时检测用户在不同睡眠阶段的时间比例和数量；所述将脑电信号的关联维数输入到GM模型中进行建模，捕捉不同睡眠阶段的动态变化特征，具体步骤为，利用脑电信号计算出的关联维数构建时间序列；对关联维数时间序列进行累加生成操作，得到累加生成序列；基于累加生成序列，通过GM模型对未来时刻的累加生成序列进行初步预测；将初步预测的累加生成序列，通过逆累加生成操作恢复为原始的关联维数预测值，输出初步的关联维数预测序列；采用前馈神经网络，对初步的关联维数预测序列进行修正；通过分析修正后的关联维数预测序列及其变化率，捕捉不同睡眠阶段的动态变化特征。
百度查询： 首都医科大学附属北京天坛医院 一种基于GM-GP算法的睡眠状态监测方法
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