[发明专利]一种无监督聚类的睡眠脑电信号分期方法、设备和介质

权利要求书

1.一种无监督聚类的睡眠脑电信号分期方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)使用脑电采集设备采集用户在睡眠过程中产生的脑电信号；

(2)对采集到的脑电信号进行预处理，所述预处理包括脑电信号滤波、脑电信号重采样和脑电信号分帧；

(3)提取脑电信号的功率谱密度特征；

(4)使用UMAP降维算法对功率谱密度特征进行降维处理；

(5)对降维后的功率谱密度特征的运动轨迹进行中值滤波处理；

(6)采用高斯混合模型对中值滤波处理后的功率谱密度特征进行聚类，聚类簇对应不同的睡眠状态，以获取睡眠分期结果。

2.根据权利要求1所述的无监督聚类的睡眠脑电信号分期方法，其特征在于，所述脑电采集设备的采样频率大于200Hz；所述脑电采集设备的采集时间大于等于3小时，且小于等于12小时。

3.根据权利要求2所述的无监督聚类的睡眠脑电信号分期方法，其特征在于，所述脑电采集设备的采样频率为500Hz，所述脑电采集设备的采集时间为8小时。

4.根据权利要求1所述的无监督聚类的睡眠脑电信号分期方法，其特征在于，所述脑电信号的类型包括头皮脑电信号和颅内脑电信号。

5.根据权利要求1所述的无监督聚类的睡眠脑电信号分期方法，其特征在于，所述步骤(2)包括以下子步骤：

(2.1)采用零相位滤波器，对脑电信号进行0.1-30Hz的带通滤波处理；

(2.2)对带通滤波后的脑电信号进行降采样处理，以使脑电信号的采样频率降至100Hz；

(2.3)将脑电信号分帧，每一帧脑电信号时长为30秒，且帧与帧之间不重合；并为每一帧脑电信号分配一个对应的睡眠状态标签。

6.根据权利要求1所述的无监督聚类的睡眠脑电信号分期方法，其特征在于，所述步骤(3)具体为：首先使用Welch方法计算每一帧脑电信号的功率谱密度，然后提取功率谱密度中小于等于30Hz的部分，以获取每一帧脑电信号的功率谱密度特征。

7.根据权利要求1所述的无监督聚类的睡眠脑电信号分期方法，其特征在于，所述步骤(4)具体为：根据设定的最近邻数为功率谱密度特征构建最近邻接矩阵，使用交叉熵损失函数和随机梯度下降法优化功率谱密度特征的低维表示。

8.根据权利要求1所述的无监督聚类的睡眠脑电信号分期方法，其特征在于，所述步骤(6)包括以下子步骤：

(6.1)根据功率谱密度特征的分布确定确定高斯混合模型的分布个数，以获取功率谱密度特征的特征点对应的簇数；

(6.2)通过期望最大化算法对各个簇对应的高斯分布参数进行迭代求解，以获取高斯混合模型；

(6.3)高斯混合模型将功率谱密度特征的特征点聚为不同的簇，不同的簇对应不同的睡眠状态，以获取睡眠分期结果。

9.一种设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器与所述处理器耦接；其中，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器执行所述程序数据以实现如权利要求1-8中任一项所述的无监督聚类的睡眠脑电信号分期方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的无监督聚类的睡眠脑电信号分期方法。