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user: 2. 数据与方法 此次实验所用的数据是通过Alice Sleepware G3软件添加Alice5设备进行采集的。Alice Sleepware G3软件是飞利浦公司专门为Alice系列多导睡眠检测仪设计的软件。Alice Sleepware G3软件可以直接对釆集的各种指标数据进行展示，之后对采集到的数据每30 s应用—次的睡眠自动分期。然后专家依据Alice Sleepware G3编辑界面观察各个通道的生理信号，对错误的分期进行排查，并对分错的进行手动标记矫正，分期结果以专家手工校正为准，最终得到睡眠结构图。 2.1. 数据及预处理 本文采用的数据集来自于福建省某睡眠中心医院以及公开的Physionet Sleep-EDFx数据库 [ 28 ]，睡眠中心医院使用飞利浦Alice 5多导睡眠监测仪来进行实验。实验前对来睡眠监测中心的患者进行简单编号并要求每一名患者填写问卷调查。问卷主要内容包括患者身高、体重、颈围、血压和心率以及医嘱现病史、既往病史、家族史、用药情况等。数据是通过Alice Sleepware G3软件添加Alice5设备进行采集。随机挑选114名患者的数据，这些患者没有服用任何睡眠相关的药物。我们对这些患者使用Alice5设备以200 Hz采样率进行一整夜的睡眠采用。经统计患者的睡眠时间为8~10小时。需要说明的是，福建省某睡眠中心医院所有的数据都采集自有睡眠障碍的患者。 图1. EEG波形特征示例 图1展示了本次实验使用的两种不同期EEG波形示例，分别为公开数据以及睡眠中心医院数据集。根据Amaud Sors的研究表明，“可用的EEG通道是对称的，因此它们具有相当的性能” [ 29 ]。然而这个工作忽略了睡眠专家的分期过程，睡眠专家通过经验和AASM规则，从整体上观测多个通道EEG信号进行睡眠阶段分期。因此，在下文中也采用EEG-F3-A2，EEG-C3-A2，EEG-O1-A2通道，以及眼电信号采用EOG-left与EOG-Right等多个通道来执行自动睡眠阶段分期任务。每个受试者的整个EEG信号被分成30秒的样本数据(每个样本包含6000个数据点)。每个时期被标记为W，N1，N2，N3，REM和未分期(未记录的时期在每次记录的开始或结束时)，由睡眠专家进行分期。在本研究中，占比较少的REM和未分期的时期已经被删除。 图2. 睡眠时期的数量 某些特殊的睡眠样本例如含有12个小时的清醒期样本以及睡眠时长达到25小时的样本等，没有被包含到实验数据中，同时，通过专业睡眠专家的筛选，极少数患者被排除在外，因为它们可能是异常值。从图2可以明显看出不同期的数据分布不平衡，因此，我们对N1期的数据做了数据增强，提取全部N1期数据拼接成总长度为81 h的数据，然后去除数据前10 s，再重新以30 s逐一切割，从而减少数据不平衡带来的误差。因为这样错位10 s的数据，既可以实现数据增强，又可以实现数据的多样性。从以上工作来看没有对EEG信号本身进行额外的预处理。 2.2. 网络结构 对于CNN架构的选择尝试了两种结构，一种是是现有的主流EEG分期模型，这类模型是使用单通道EEG数据进行分期的结构；另外一种是本文提出的新分期模型，使用多通道EEG与EOG进行分期，下文将主要以此模型的结果进行分析和讨论。 2.2.1. 基于单通道EEG的模型A 首先介绍基于单通道EEG的模型结构：这一部分，我们构建了基于卷积神经网络与循环神经网络的自动睡眠阶段分期模型A。 为了更好的模拟睡眠专家的分期过程，CNN的输入包括分类的时期未处理的EEG信号与EOG信号，以一个数字矩阵作为输入。模型训练好之后，如果当前要预测的样本信号为不确定的情况下，模型中表现为该期的分期概率值小于等于0.25，偶尔会引用下一个和前一个样本的分期结果。 图3给出了该网络结构的基本视图，展示了基于EEG信号的卷积神经网络的自动睡眠阶段分期模型。该模型的输入是一个30 s的采样率为200 Hz的EEG信号，每个信号包含30 × 200个数据，表示为1 × 6000的矩阵。其中1代表采用1个通道的数据，6000代表一个通道的数据量。实验采用F3-A2通道的EEG，每个EEG样本信号按顺序由输入层，Cov1，dropout，Cov2，Pool1，Cov3，dropout，Pool2，FC1，dropout，FC2，dropout和输出也即属于每个睡眠期的概率组成。需要说明的是，为了加快网络的训练，测试阶段采用8个人的样本数据。当网络准确率达到75%时，找到了合适的参数区间后采用39人数据样本，总的期数达到41，000。 图3. 基于单通道EEG模型B的网络结构 2.2.2. 基于多通道EEG与EOG的模型B 以下是基于多通道EEG与EOG的模型结构：在这一部分中，我们构建了基于卷积神经网络的自动睡眠阶段分期模型B。 模型B采用4个二维卷积层，激活函数采用线性整流函数(Rectified Linear Unit， ReLU)，每个二维卷积层紧接着采用了dropout避免过拟合的方法，都以20%的几率使得神经元会被关闭或丢弃。每个卷积层后都接一个最大池化层。紧接着是两个全连接层，第一个全连接层有4096个单元，另一个全连接层有1500个单元，这两个全连接层也采用了dropout避免过拟合的方法，都以50%的几率使得神经元会被关闭/丢弃。最后是一个大小为5的全连接层，激活函数采用Relu，卷积层的激活函数都用的是Relu，负斜率为0。 图4展示了基于EEG信号的卷积神经网络的自动睡眠阶段分期模型，网络的输入为一个30 s的采样率为200 Hz的EEG信号，它以5 × 6000的矩阵形式表示。其中5代表采用了5个通道的数据，模型B采用F3-A2，C3-A2，O1-A2通道的EEG以及Left EOG，Right EOG，每个EEG样本信号按顺序由输入层，Cov，dropout，Pool交替搭建，直到FC1与FC2和输出。测试阶段采用8个人的样本数据，当网络准确率达到75%时，找到了合适的参数区间采用114人数据样本，图2显示了各个期的数量分布。 图4. 基于多通道数据模型B的体系结构 2.3. 模型评估与优化 本文的前半部分，详细介绍了本研究中使用的数据结构和模型设计。表1显示了本研究中使用的样本数。为了评估模型的性能，实验使用了K-fold交叉验证方法 [ 30 ]，K设置为5，也即5折交叉验证。我们将所有类型的睡眠期EEG信号以及EOG数据划分为测试集和训练集。在本文中，K被设置为5，具体来说，随机选择所有数据集的20%作为测试集，其余作为每个训练期间的训练集。一般使用反向传播算法就可以直接得到梯度，但是对于模型B，此优化方法结果并不是很好。为了优化，用了Adam [ 31 ] 优化方法。模型B还采用了随机梯度下降Stochastic Gradient Descent (SGD)，SGD因为更新比较频繁，会造成损失函数有剧烈的震荡，最终停留在局部最小或者Saddle Point，也即鞍点处。所以模型B采用Adamwith Momentum梯度更新方法，引入moment可以避免落入局部最优解最终可以加快收敛的同时减小震荡。 在固定长度的时间序列上使用CNN时，卷积部分的输出大小直接与输入大小、卷积层数和它们的步幅有关。如果最后一个卷积层的输出太大，则绝多大数权重将位于全连接层中。我们试验了6~12层，步长为2~10，还尝试了7号，5号和3号大小的卷积核，最终选择了3号和5号卷积核，尽管5到7之间的性能差异很小。经过各种功能配置的测试，模型B保留了前四层的128个特征图和256个特征图，以及最后两层卷积的512个特征图。最后，在网络架构中，使用3号和5号卷积核组合是一个很好的折衷。除此之外，还采用批训练的方法来加快训练过程。实验过程中尝试了16、64、128、256批次的训练。结果显示，当批次为128时效果最好。 最后要说明的是，本实验的代码使用python (Python 3.6.6)语言和Pytorch (Pytorch 0.4.1)深度学习框架。为了加速模型的训练，模型在Pytorch中实施，并在Nvidia GTX1060的GPU上进行模拟训练。 Table 1 The specific params of our CNN model based on multi-channel dat 层级 层类 卷积核数量 激活函数 大小 Dropout率 步长 边缘填充 Input EEG & EOG matrix (1， 5， 6000) Cov1 Convolutional 128 Relu (3， 50) Dropout-0.2 (1， 10) (1， 1) Pool1 Max-Pooling (2， 2) (2， 2) (0， 0) Cov2 Convolutional 256 Relu (3， 5) Dropout-0.2 (1， 1) (1， 1) Pool2 Max-Pooling (2， 2) (2， 2) (0， 0) Cov3 Convolutional 512 Relu (3， 5) Dropout-0.2 (1， 1) (1， 1) Pool3 Max-Pooling (1， 2) (1， 2) (0， 0) Cov4 Convolutional 512 Relu (3， 5) Dropout-0.2 (2， 2) (1， 1) Pool4 Max-Pooling (1， 2) (1， 2) (0， 0) Fc1 Fully-Connected Relu (4096) Dropout-0.5 Fc2 Fully-Connected Relu (1500) Dropout-0.5 Output Sleep Stage 表1. 基于多通道数据的卷积神经网络模型参数