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多模態融合網絡的睡眠分期研究

陳玲玲  畢曉君  
【摘要】:針對睡眠多導圖中各模態信息在睡眠各階段存在差異性,而導致特征利用不充分的問題,本文提出了一種基于通道注意力機制和多模態門控機制的睡眠分期模型。首先利用殘差收縮網絡設計各模態特征提取網絡用于提取各模態特征,并在通道維度上進行拼接融合,利用通道注意力機制進一步對融合特征進行重標定得到睡眠多導圖的時不變特征;之后提出了一種基于自適應門控機制的多模態門控模塊,對各模態特征及時不變特征按照重要性程度進行加權融合,實現特征的有機融合;最后利用雙向長短時記憶網絡取睡眠多導圖的時序特征。實驗結果表明,本文提出的睡眠分期模型在Sleep-EDF數據集上準確率為87.6%,■為82.0%,取得了目前最好的分期效果。

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