基于原始单通道脑电图的高效睡眠自动分期方法

提出一种基于单通道脑电数据的睡眠自动分期方法。利用多个并行的卷积操作学习脑电的多尺度空间特征,使用长短期记忆网络挖掘局部时不变特征中的时间信息。针对类别不平衡问题,采用时移滚动方法和加权交叉熵损失函数。在公开数据集Sleep-EDF上的实验结果表明,所提方法仅使用单通道数据实现了端到端的高效睡眠自动分期,缓解了不平衡数据集的分类问题。