基于CNN-LSTM网络的睡眠分期研究

睡眠分期是睡眠数据分析的基础,用自动标定方法来替代人工标定方法可以提高效率,结果也更为客观。不管是人工手动标定还是自动标定都是基于多导睡眠图(Polysomnography,PSG)。采用长短时记忆模型(LSTM-RNN)及长短时记忆模型与卷积神经网络(CNN)相结合的模型(CNN-LSTM)对三个通道信号(EEG、EOG、EMG)的组合进行自动睡眠分期研究。通过对9个受试数据进行分析,LSTM-RNN和CNN-LSTM分别达到了81.9%和83.1%的分类准确率。相对于LSTM-RNN模型,结合卷积神经网络的CNN-LSTM模型获得的分期准确率更高,平均准确率提高了1.2%。

Sleep classification based on CNN-LSTM network