[发明专利]一种基于互补集合经验模态分解的单导脑电睡眠分期方法在审
| 申请号： | 202210056658.9 | 申请日： | 2022-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN114305343A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 吴强;王浩东;张建吉;李浩然;孙钊 | 申请（专利权）人： | 山东大学;山东众阳健康科技集团有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00;A61B5/372 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李健康 |
| 地址： | 266237 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CEEMD和精简ResNet的脑电分期方法。本发明采用了互补集合经验模态分解和精简ResNet对脑电信号进行分析，其特点在于：对于30‑s EEG信号首先采用互补集合经验模态分解(CEEMD)方法进行分解以获取本征模态分量(IMF)；然后将不同数目的IMF与EEG信号进行组合；再将不同组合的数据送入本方法精简的ResNet进行特征提取；最后将提取到的特征送入长短时记忆神经网络(LSTM)进行分类，为了解决睡眠数据样本中存在的数据样本不均衡问题，在分类网络中采用Focal_loss作为代价函数，通过上述改进和步骤提升睡眠分期的准确率。在SleepEDF‑2013数据集中的Fpz‑cz通道数据上验证了自己的算法流程，结果证明本发明提出的方法优于传统方法和其它分类网络算法，具有更好的分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 互补 集合 经验 分解 单导脑电 睡眠 分期 方法 | ||
【主权项】：
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