深度学习的睡眠脑电特征波检测

作者：李小俚^*; 王枫; 黄朝阳; 斯白露

来源：北京师范大学学报(自然科学版), 2021, 57(06): 860-867.

DOI：10.12202/j.0476-0301.2021206

• 深度学习
• 睡眠脑电
• 睡眠分期
• 睡眠纺锤波

回顾了深度学习(deep learning,DL)技术在睡眠脑电检测上的应用.以睡眠脑电过程中的纺锤波检测问题为例,探讨了睡眠脑电检测的各类方法,以及相较于传统信号处理算法,DL算法在睡眠脑电纺锤波检测问题上具有精度较高、对数据适应性更强的特点.针对进一步提高网络检测性能与硬件适用性需求,提出特征融合与脉冲神经2种改进型网络,并获得较高的检测性能,进一步阐释了DL技术在睡眠脑电特征波检测方面的应用潜力.

• 单位
  神经内科; 西安电子科技大学; 首都医科大学宣武医院; 认知神经科学与学习国家重点实验室; 北京师范大学