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一种基于多尺度注意力残差网络的脑电睡眠分期方法

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本发明提供一种基于多尺度注意力残差网络的脑电睡眠分期方法，将注意力模型和Selu激活函数加入到原始Resnet的残差模块中，使其能够强化与睡眠分类关联性更强的脑电睡眠特征。再通过在同一空间位置并联使用不同尺寸的卷积核，得到了多尺度的脑电特征输出，从而对脑电睡眠信号进行了多尺度的睡眠特征提取，并对神经网络通过残差学习来避免网络退化。本发明的脑电睡眠分期方法与以往的脑电睡眠分期方法相比，在分类类型和识别精度上都有显著提高，输出结果也更加稳定。

著录项

公开/公告号CN114431878A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-06

原文格式PDF
申请/专利权人哈尔滨理工大学;
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申请/专利号CN202011206485.1
发明设计人柳长源;孙雨涵;赵鑫雨;
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申请日2020-11-02
分类号A61B5/369;A61B5/00;
代理机构
代理人
地址 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号
入库时间 2023-06-19 15:13:29

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法律状态
2022-05-06

公开

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