基于多视图多特征集成模型的EEG睡眠分期算法
Eeg sleep staging algorithm based on multi-view and multi-feature integration model
1. 陕西科技大学 a. 电气与控制工程学院; b. 电子信息与人工智能学院, 西安 710021
2. 陕西省人工智能联合实验室, 西安 710021
摘要
随着单通道脑电(EEG)信号分析的睡眠分期方法取代多通道EEG成为主要睡眠分期模式，使原本含有时间-空间(大脑皮层表面位置)-频率3维信息丧失了空域信息，并且由于大多数睡眠分期方法不具有频率分析能力使得EEG的频域未被利用，加之睡眠各期之间类不平衡的原因，共同造成了睡眠分期方法精度难以提升。针对上述不足，提出一种基于集成模型(IM)的多视图融合网络(MVFNet)睡眠分期算法(IM-MVFNet)。为充分挖掘EEG信号的不同维度信息，首先分别采用一维和二维网络对时-空域的原始EEG信号和时-频域的EEG短时功率谱图进行特征提取；其次采用堆叠泛化(SG)方法联合两个异构网络，将提取到的多样性特征融合；最后由自适应增强(AdaBoost)算法完成睡眠分期。提出的IM-MVFNet在公开数据集Sleep-EDFx的Fpz-Cz和Pz-Oz通道上达到了89.6%的准确率，各类指标优于近年来其它算法。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62101312)
陕西省科技厅工业项目(2024GX-YBXM-544)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0130
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第11期
发布历史
[2025-07-24] 优先出版
引用本文
王旭粲, 周强, 李婉. 基于多视图多特征集成模型的EEG睡眠分期算法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (11). (2025-07-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0130. (Wang Xucan, Zhou Qiang, Li Wan. Eeg sleep staging algorithm based on multi-view and multi-feature integration model [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (11). (2025-07-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0130. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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