一种基于EOG的睡眠分期算法研究
梁文虎
杨其宇
王振学
广东工业大学 广东 广州 511400
摘要：睡眠质量影响着人类的身体健康与生活质量,准确的睡眠分期是睡眠质量评估的重要依据.针对眼电信号中的规律性,文章提出了一种用于实现睡眠分期的基于EOG的深度学习网络-AMSTNet.首先,采用3个不同尺度的一维卷积网络进行EOG信号特征提取;其次,构建一个自适应特征校准模块,动态进行特征权重的选取校准;接着,采用双向门控循环单元学习各睡眠阶段间的时间序列规则;最后,通过公开数据集Sleep-EDF验证模型实现睡眠分期的效果.实验结果表明,所提模型在利用EOG信号进行睡眠分期中有较好的性能,用EOG做睡眠分期是可行的.
关键词：眼电信号(EOG)睡眠分期自适应特征提取卷积神经网络双向门控循环单元
论文发表日期：2025-06-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 19-22 )