基于一维卷积神经网络的儿童睡眠分期

许力; 吴云肖; 肖冰; 许志飞; 张远

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基于一维卷积神经网络的儿童睡眠分期

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摘要

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关,由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显,需要进行长期监测,因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测,且能够提前预防和诊断此类疾病的方法.多导睡眠图(Polysomnography,PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法,通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律,对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用.本文对儿童睡眠分期进行了研究,利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号,在Alexnet的基础上,用一维卷积代替二维卷积,提出一种1D-CNN结构,由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成,并在1D-CNN中添加了批量归一化层(Batch normalization layer),保持卷积核的大小保持不变.针对数据集少的情况,采用了重叠的方法对数据集进行了扩充.实验结果表明,该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%.通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵,可以看出,Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好.对于N1期睡眠,存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况,因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性.总体而言,对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期,本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期.在未来的工作中,仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略,在更大数据量的基础上进行实验.

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来源
《工程科学学报》 |2021年第9期|1253-1260|共8页
作者
许力; 吴云肖; 肖冰; 许志飞; 张远;
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作者单位

西南大学电子信息工程学院;

重庆400715;

国家儿童医学中心;

首都医科大学附属北京儿童医院;

儿童耳鼻咽喉头颈外科疾病北京市重点实验室;

北京100045;

民航总医院呼吸内科;

北京100123;

国家儿童医学中心;

首都医科大学附属北京儿童医院呼吸科;

北京100045;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TG391.7;
关键词
儿童睡眠分期; 多导睡眠图; 卷积神经网络; Alexnet; 脑电信号;

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