应用深度神经网络对多导睡眠图的睡眠分期 研究

Abstract

传统上，自动睡眠分期是一项非常具有挑战性且费时费力的任务。大多数现有的自动睡眠分期方法都基于单通道的脑电(electroencephalography, EEG)数据，然而，这些方法忽略了医师从整体上观测多个通道EEG信号进行睡眠阶段评分的过程。为了解决这一问题，我们优化了数据结构，对医师的评分过程进行了详细的学习与建模，提出了一种基于多通道脑电图的自动睡眠评分法。我们介绍了在原始EEG与EOG样本上使用深度卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)进行睡眠阶段评分的监督学习。该网络具有11层，每30 s的睡眠数据作为一个分期，并且不需要任何信号预处理或特征取。本文使用来自福建省某医院的EEG与EOG及专家评估的多导睡眠(polysomnography, PSG)数据对系统进行训练和评估。实验结果表明，在自动睡眠分期的研究中不应该忽略EOG数据。我们的系统性能与中级睡眠分期专家的结果相当。