睡眠自动分期方法综述

Abstract

睡眠是人体必不可少的一项生理活动。通常，专家将病人整夜的脑电EEG数据以30秒为一帧进行睡眠状态分期并据此进行睡眠状态的分析与评估。然而，依靠人工标记睡眠数据需要消耗大量的精力。另一方面，专家的主观判断也会对分期结果带来误差。所以睡眠的自动分期就变得很重要，本文将介绍近年来的睡眠分期方法，分别是基于统计规则分期方法与基于深度学习技术的分期法。在统计的分期方法中，介绍了三个重要的过程，预处理、特征提取以及分类器的选择。在基于深度学习的分期方法中，介绍了多层神经网络、卷积神经网络、长短时记忆神经网络以及不同网络组合的神经网络。最后我们对睡眠分期的研究进行了讨论, 认为深度神经网络将是未来睡眠分期研究主要方法。