一种基于多尺度注意力残差网络的脑电睡眠分期方法
实质审查的生效
摘要
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。
基本信息
专利标题 ：
一种基于多尺度注意力残差网络的脑电睡眠分期方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114431878A
申请号 ：
CN202011206485.1
公开（公告）日 ：
2022-05-06
申请日 ：
2020-11-02
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
柳长源孙雨涵赵鑫雨
申请人 ：
哈尔滨理工大学
申请人地址 ：
黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202011206485.1
主分类号 ：
A61B5/369
IPC分类号 ：
A61B5/369 A61B5/00
IPC结构图谱
A
A部——人类生活必需
A61
医学或兽医学；卫生学
A61B
诊断；外科；鉴定
A61B5/369
脑电图
法律状态
2022-05-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : A61B 5/369
申请日 : 20201102
申请日 : 20201102
2022-05-06 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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