基于模态融合与深度神经网络的脑电睡眠分期方法研究的任务书.docx

基于模态融合与深度神经网络的脑电睡眠分期方法研究的任务书
任务书
一、任务背景
睡眠是人类生命活动中必不可少的一环，合理的睡眠能够保持身体健康，调节情绪，改善认知能力等。因此，对于睡眠的研究一直备受关注。睡眠分期是睡眠研究中的一个重要领域，它通过对睡眠脑电信号的处理与分析，将睡眠分为几个阶段，每个阶段有不同的特征与作用。目前，睡眠分期的判定主要依靠专业技术人员通过观察睡眠脑电信号，在图形展示的基础上进行分期判定。由于这种方式的人工操作需要投入大量的时间和人力，同时存在主观性差异，因此这种方法存在一定的局限性。
近年来，随着深度学习技术的发展，自动化睡眠分期的研究已经成为热门话题。深度学习技术以其优异的性能，被广泛应用于睡眠脑电信号的分析中。脑电在睡眠分期中所起的重要作用，引起了不少研究者的兴趣。传统的分析方法只是对脑电数据进行表面分析，没有挖掘数据深层次的信息。
近年来，模态融合技术也受到了越来越多的关注，它可以将多个来源、多模态、多尺度的数据进行融合处理，把分散、多样、相互独立的数据汇聚成为一个更加全面、可靠的数据。因此，本研究旨在探究基于模态融合与深度神经网络的脑电睡眠分期方法，以实现对睡眠脑电信号的自动化分期判定。
二、任务目标
本研究旨在探究基于模态融合与深度神经网络的脑电睡眠分期方法，以实现对睡眠脑电信号的自动化分期判定。具体任务目标如下：
1.构建睡眠脑电数据的多模态特征表示。
2.设计一个深度神经网络模型，用于自动化睡眠分期。
3.测试模型的准确度和性能，并针对不足之处进行优化。
4.利用训练好的模型对新的睡眠脑电数据进行自动化分期判定，并评估分期结果的可靠性和准确性。
三、任务实施
1.数据搜集与预处理。采集多个不同时期的成年人和儿童睡眠脑电数据，并针对数据进行预处理（例如滤波、去噪、归一化等）。
2.特征提取。基于多模态特征表示方法，对睡眠脑电数据进行特征提取，包括时域特征、频域特征、时频特征等。利用主成分分析、小波变换等方法对数据进行降维。
3.模型设计。建立基于模态融合与深度神经网络模型，包括多分支卷积神经网络等。
4.模型训练。利用训练集对模型进行训练，并通过验证集进行模型调整。
5.模型测试与评估。在测试集上进行模型的测试与评估，分析模型的准确度和性能，并针对不足之处进行优化。
6.分期判定。利用训练好的模型对新的睡眠脑电数据进行自动化分期判定，并评估分期结果的可靠性和准确性。
四、任务分工
根据任务目标，本研究将分为以下几个部分：
1.数据搜集与预处理：A负责。
2.特征提取：B负责。
3.模型设计：C负责。
4.模型训练：C负责。
5.模型测试与评估：C和D负责。
6.分期判定：D负责。
五、研究时间和经费预算
1.研究周期为一年。
2.经费预算包括数据采集成本、研究人员工资、计算资源等，预算总额为100万元。
六、研究成果
本研究旨在探究基于模态融合与深度神经网络的脑电睡眠分期方法，以实现对睡眠脑电信号的自动化分期判定。预期研究成果如下：
1.构建睡眠脑电数据的多模态特征表示。
2.设计一个深度神经网络模型，用于自动化睡眠分期。
3.测试模型的准确度和性能，并针对不足之处进行优化。
4.利用训练好的模型对新的睡眠脑电数据进行自动化分期判定，并评估分期结果的可靠性和准确性。
5.发表有关研究成果的学术论文和在相关国际会议上进行交流和发表。
七、参考文献
1.RaschB,BornJ.AboutSleep'sRoleinMemory.PhysiolRev,2013,93(2):681-766.
2.CollopNA.AutomaticScoringofSleepandAssociatedEvents:WhattheFutureHolds.AmJRespirCritCareMed.2012,186(8):786-788.
3.ZouY,ZhaoY,MaD,etal.ComparisonStudyofSleepStageClassificationUsingFeatureSelectionandClassificationAlgorithms.IEEEAccess,2018,6:5979-5992.
4.SupratakA,DongH,WuC,etal.DeeperSleepNet:ImprovingSleepStageClassificationwithConvolutionalNeuralNetworks.IEEETransBiomedEng,2017,64(9):2307-2317.
5.ChambonS,GaltierMN,ArnalPJ,etal.Adeeplearningarchitecturefortemporalsleepstageclassificationusingmultivari