一种基于深度神经网络的自动睡眠分期及迁移方法

摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的自动睡眠分期及迁移方法，S1、采集受试者的睡眠脑电以及眼电信号作为迁移学习的目标数据集；S2、选取数据集作为迁移学习的源数据集；S3、对所述的源数据集和目标数据集中的数据进行预处理；S4、构建基于深度神经网络的自动睡眠分期模型；本发明提出了一种改进的基于深度神经网络的自动睡眠分期模型及其迁移方法，在得到源数据和目标数据后，先使用预处理方法对数据进行降噪等处理，随后利用源数据集中的数据对提出的深度神经网络模型中进行预训练，最终把预训练后的模型在目标数据集上进行迁移，得到的迁移后的模型就可以对目标域上的新数据进行自动睡眠分期，且分期结果能够取得较高的准确率。