26年WP 基于神经网络的EEG睡眠质量分析方法研究最终稿-约35040字符.pdf

摘 要 睡眠障碍是当代身心健康的一个突出问题，如果医生想要更精准地诊断睡眠疾病，那么在很大程度上就需要依赖睡眠分期的准确判读，传统的人工睡眠分期工作，主要依靠技师们对照美国睡眠医学会的判读手册，将脑电图（EEG）、眼电图（EOG）还有颏下肌电图（EMG）一帧一帧地做标记，但是存在主观性强，效率也比较低等缺点，不同评分者之间的一致性通常只在 80%左右[1]。 多模态的生理信号里面蕴含着很多互补的神经生理学方面的信息，如果研究者把这些信号协同起来做分析，那么就有可能让自动睡眠分期的正确率和鲁棒性都得到提高[2]；本文提出了一种融合了 EEG、EOG、...