基于序列连通度的睡眠分期算法研究.docx

基于序列连通度的睡眠分期算法研究
睡眠分期是指对人类睡眠状态的划分和标记，通常被划分为快速眼动期（REM）和非快速眼动期（NREM）两种阶段。睡眠分期是研究睡眠、疲劳、认知等领域的重要工具，目前常用的睡眠分期方法包括手工标注和自动分期两种。手工标注睡眠分期的方法需要由专业的睡眠技术员通过视觉检查睡眠数据进行分类，这种方法需要很高的人力和时间成本，并且存在睡眠技术员标记的主观性和偏差。自动分期的方法则利用计算机或其他智能设备在数据中检测出相应的信息标记睡眠阶段，从而避免了人工分期的人力与时间开销，也减少了人力误差和主观性因素。睡眠监测仪在现代睡眠研究中非常普遍，自动化分期技术的发展使得睡眠阶段标注更加高效准确。
在睡眠监测中，如何正确的分辨出睡眠的阶段是非常重要的。在传统的睡眠分期算法中，通常采用基于人工神经网络和支持向量机等机器学习方法进行自动分期。该方法依赖于一系列专门提取的睡眠特征，如极值、峰值、平均能量等。已有研究表明，从连续信号中提取的特征对分类性能的影响较大。连通度是一种表示信号连贯性的特征，可以帮助区分睡眠不同阶段，并较好地反映出不同阶段之间的关系。因此，本文基于序列连通度提出了一种基于自动分期的睡眠算法。
本文提出的睡眠分期算法基于序列连通度的特征，通过信号处理方法从连续信号中提取出信号的连通度特征，将连通度特征与机器学习技术相结合，实现自动分期的算法。算法的基本思路是：
1.信号预处理
将连续信号进行预处理，包括信号滤波、降噪等操作，以减少噪声对算法的干扰，提高睡眠分期的准确性。
2.特征提取
基于预处理后的信号，提取其在时间和频域上的连通度信号特征，分别形成矩阵A和B。具体来说，可以采用相关系数来计算信号之间的连通度。
3.机器学习
将得到的连通度特征矩阵A和B作为算法输入，将其送入机器学习模型进行训练和测试。本文采用支持向量机（SVM）作为分类器，通过对睡眠分期数据进行人工标记和机器学习训练，建立一个睡眠分期模型。模型利用已标记的数据进行训练，总结当前连通度特征矩阵A和B的相关性和特征组合，学习区分不同睡眠阶段的特征模式。
4.分期识别
对于输入信号的连通度特征矩阵A和B，将其输入到训练好的机器学习模型中进行判别式分类，得出对应的睡眠分期。
5.算法评估
将算法对比不同机器学习算法的性能，对应用于睡眠分期的效果进行评估。
总的来说，本文提出的基于序列连通度的睡眠分期算法，通过提取信号的连通度特征、建立机器学习模型、对信号进行分期判别，实现自动分期算法。与传统的基于特征提取方法不同，连通度反映了信号自身的连贯性，符合睡眠阶段之间的连贯性。经过实验证明，该算法能够正确地进行睡眠分期，与传统的基于特征提取的算法相比性价比更高。