基于注意力机制与双向门控循环单元的多导睡眠图睡眠阶段分期方法研究

作     者：刘颖 何长乐 苑成梅 章浩伟 季曹珺 LIU Ying;HE Changle;YUAN Chengmei;ZHANG Haowei;JI Caojun

作者机构：上海理工大学、健康科学与工程学院上海200093 上海市精神卫生中心、临床心理科睡眠障碍病房上海200030 

基　　金：上海市申康发展中心重大临床研究项目-青年项目(SHDC2020CR4074,SHDC12016205) 上海市科委科技创新行动计划(20Y11906600) 上海理工大学医工交叉项目(1021308424) 上海市精神卫生中心睡眠障碍特色学科(201-TSXK-02) 

出 版 物：《生物医学工程学杂志》 (Journal of Biomedical Engineering)

年 卷 期：2023年第40卷第1期

页      码：35-43页

摘      要：多导睡眠图(PSG)监测是临床上用于诊断诸如失眠、呼吸暂停等疾病的重要手段。为了解决以手工逐帧视觉判断PSG进行睡眠障碍患者睡眠阶段分期耗时长、耗费精力大等问题,本文提出一种结合卷积神经网络(CNN)与双向门控循环神经网络(Bi GRU)的深度学习算法模型,并设计了一种动态稀疏性自注意力机制以解决门控循环单元(GRU)网络对长距离信息难以获得准确向量表示的问题。本文采集来自上海精神卫生中心143例睡眠障碍患者整晚PSG数据并结合开源数据集153例睡眠障碍患者整晚PSG数据,选取其中的6个脑电(EEG)信号通道、2个眼电(EOG)信号通道与单个下颌肌电(EMG)信号通道等共9个通道的电生理通道信号进行模型训练与测试评估。经交叉验证后得到的分期准确率为(84.0±2.0)%,一致性检验值为0.77±0.50,优于医师间评分的一致性检验值0.75±0.11。实验结果表明,本文算法模型在不同人群中具有较高的分期效果并具有普适性,对于协助临床医师进行快速、大规模PSG睡眠自动分期具有重要研究意义。

主 题 词：多导睡眠图 睡眠分期 自注意力机制 双向门控循环单元 

学科分类：0831[工学-公安技术类] 0710[理学-生物科学类] 1002[医学-临床医学类] 1001[医学-基础医学] 0805[工学-能源动力学] 0812[工学-测绘类] 10[医学] 

核心收录：

D　O　I：10.7507/1001-5515.202208017

馆 藏 号：203118557...