[发明专利]一种基于视觉Transformer的自动睡眠分期方法

摘要

本发明公开一种基于视觉Transformer的自动睡眠分期方法。本发明将原始PSG信号通过滑窗处理得到PSG信号序列；将PSG信号序列通过数据增强得到增强信号样本；通过视觉Transformer帧级编码器、双向GRU序列级编码器、softmax层级联构建睡眠分期网络，将每组PSG信号样本输入睡眠分期网络,预测PSG信号样本的睡眠阶段，通过跨模态迁移学习初始化网络，结合PSG信号样本的真实睡眠阶段构建损失函数，使用ADAM优化器训练得到优化后睡眠分期网络；实时采集PSG信号，将PSG信号样本通过优化后睡眠分期网络，预测睡眠阶段。本发明根据PSG信号的噪声和伪迹设计数据增强，提高网络对PSG信号噪声和伪迹的鲁棒性；引入基于视觉Transformer的编码器，提高网络特征表示能力；通过迁移学习，减轻对大量PSG数据的依赖。