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user: 4. 基于深度学习的睡眠分期方法 近年来，深度学习技术的理论得到了极大的发展 [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] ，而且随着计算机计算能力的加强以及GPU技术的出现，越来越多的深度学习项目取得了令人欣喜的成果 [ 44 ] [ 45 ] 。在睡眠分期方面，各种不同的神经网络也都取得了较高的分期准确率。由于睡眠脑电数据非平稳、非线性的特点 [ 46 ] [ 47 ] ，传统的机器学习方法需要研究人员在分期过程中进行干预，而神经网络能够很好地解决此类问题，因而越来越多的研究者将神经网络技术应用于睡眠的自动分期任务中。神经网络应用于睡眠分期时，输入以及网络结构是两个重要方向。 4.1. 神经网络输入 在基于深度学习的睡眠自动分期方法中，分类器的输入数据有两种不同的情况，分别是输入单通道的脑电数据，以及多通道的睡眠体征参数，包括睡眠脑电数据、睡眠眼电数据、肌电数据以及呼吸数据等。其中，由于睡眠多导记录仪会记录多个通道的脑电数据，各研究者采用的通道也会有所不同。Imtiaz等人输入单通道脑电数据设计了睡眠自动分期的可穿戴设备 [ 48 ] ，Wei等人输入脑电数据中的Fpz-Cz通道数据，得到了84.5%的分期准确率 [ 49 ] 。在本文完成的过程中，我们厦门大学帅建伟生物物理课题组也进行了睡眠自动分期的工作。我们利用卷积神经网络对从福建省某医院采集的数据集中的数据进行了分析。在目前的睡眠分期工作中，大部分的模型输入的是单通道数据或者仅仅输入EEG数据。考虑到在专家进行睡眠标定的时候，会同时考虑多条通道，所以在我们的模型中，选取了三条EEG数据以及两条眼电数据。在医院数据集上取得了82.0%的整体准确率 [ 50 ] 。 4.2. 神经网络分类器 在确定网络的输入后，选择不同的网络。近年来的研究中，多层神经网络(Convolutional Neural Network， CNN)、卷积神经网络以及循环神经网(Recurrent Neural Network， RNN)络在睡眠自动分期方面都取得了比较好的结果。 4.2.1. 多层神经网络 多层人工神经网络训练集小、运算速度快同时又能很好地处理非线性以及非平稳信号，很适合应用于睡眠的自动分期任务之中。M. Emin Tagluk等人 [ 51 ] 利用多层感知器神经网络用来对睡眠进行自动分期。一个典型的神经网络如图5所示。 图5. 人工神经网络示意图 通常神经网络由一个输入层、一个输出层和一个或多个隐藏层组成，这些隐藏层由神经元组成，这些神经元将前一层产生的输出累加起来，再乘以神经元的加权向量。然后，每个单元或节点产生一个带有非线性传递函数的输出，称为激活函数。 构造神经网络的关键是确定隐层数目，不同于输入层以及输出层，隐含层中神经元的数量是不确定的，对于隐层的神经元数。如果隐层的神经元数目过多，就会因为噪音的影响而使网络的泛化性能大大降低。如果隐层的神经元数目过少，则不能很好的学习脑电数据内部的分期信息。另一个关键的问题是网络的训练方式，在M. Emin Tagluk等人的实验中，采用的是反向传播算法。该网络的最终分期准确率达到了74.7%，这一结果并不足够理想，但是M. Emin Tagluk等人的实验证明了神经网络应用于睡眠分期工作的可行性，这为各种神经网络应用于睡眠分期提供了基础。 4.2.2. 卷积神经网络 卷积神经网络在图像识别、模式识别任务中表现优异 [ 52 ] [ 53 ] ，是现阶段使用最广的一种神经网络。一般情况下，CNN应用于二维或三维的矩阵，由于睡眠脑电数据是一维时间序列。Arnaud Sors等人 [ 54 ] 提出应用于睡眠分期的一维卷积网络。在每一卷积层中，都包含了卷积操作和池化操作。网络的整体结构如图6所示。 图6. 卷积神经网络示意图 从图6中可以看到，该网络共含有14层，其中最后两层是全连接层。网络的输出是输入脑电数据属于每一个睡眠时期的分类。每一层网络的神经元数量显示在每一个模块中。该网络的分类总体准确率达到了87%。 4.2.3. 递归神经网络 在诸多的神经网络之中，大部分网络只有一个前向的传播过程，数据向前流动。然而在睡眠分期的AASM规则中明确提到，各个睡眠时期之间并不是独立的，每一个睡眠时期都与其之前和之后的睡眠阶段相联系，所以一种能捕捉这种前后关联关系的网络被应用于睡眠的自动分期，这就是递归神经网络。递归神经网络捕捉睡眠时期的关联性。Hsu等人 [ 55 ] 采用了递归神经网络对睡眠进行自动分期。递归神经网络的结构如图7所示。 图7. 递归神经网络图 该网络是一个三层网络结构，分别是输入层、隐含层以及输出层。在Hsu等人的实验中，输入层输入的是提取的睡眠脑电的能量特征，隐含层中由激活函数对输入的特征数据进行计算。最后一层是输出层，输出层输出每一个输入属于某一睡眠时期的概率分布，神经元的个数与睡眠时期数相同，并将输入定义为概率最高的神经元。该网络的分期最终准确率达到87.2%。 4.2.4. 神经网络的组合分类器 上述的实验方法都是单一神经网络用于睡眠分期，然而，每一种单独的网络在有其优势的同时，也会有一定的局限。最简单的前向神经网络训练速度快、方法简单，但是分期的准确率不高。卷积神经网络能够提取脑电信号的时频特征，然而却不能挖掘出睡眠时期之间的关系。递归神经网络虽然能够挖掘各个睡眠时期的关系，但是其缺点也很明显，一是特征提取的不确定性，二是训练速度慢，很难收敛，在数据量很大的时候需要很长的时间 [ 56 ] 。为了走出单一神经网络陷入的困境，众多的组合的神经网络被提出用于睡眠的自动分期。Akara Supratak等人提出一种新的用于睡眠分期的网络：Deepsleepnet [ 57 ] ，该网络用两个卷积神经网络来提取脑电数据的时频特征，使用长短时记忆神经网络(Long-Short Term Memory Neural Network， LSTM) [ 58 ] [ 59 ] 提取不同睡眠时期之间的关联。整个网络的结构如图8所示。 由于在训练的过程中，长短时记忆神经网络需要很长时间收敛，于是对网络加入了一个预训练的过程。首先在两个卷积神经网络之后加一个softmax层用于分类，进行预训练。然后将训练好的卷积神经网络加上长短时记忆网络。引入预训练后，网络的训练速度大大提高。DeepsleepNet网络的分期总体准确率达到82.0%，是一个可以接受的结果，另外，由于该网络的层数较少，对分期的结果有一定的影响，如果增加网络的复杂性，准确率应该也会有所提升。 图8. DeepsleepNet网络结构图 除去上面的网络之外，杨鑫等人的双向递归神经网络的分期准确率达到了95% [ 60 ] ，魏良洁等人分别采用CNN以及CNN-LSTM模型的分期准确率都达到了80% [ 46 ] ，张秀丽等人采用LSTM-RNN模型取得了81.2%的结果 [ 61 ] 。表3是基于深度学习技术的各种睡眠分期模型的表现。 Table 3 Staging model representation based on deep learnin 文献 文献类型 数据库 预处理 网络 准确率(%) 1 [ 60 ] 中文 Sleep-EDF 去除过多清醒期 Bi-RNN 95.0 2 [ 62 ] 中文 Sleep-EDF × CNN 86.9 3 [ 50 ] 中文 福建某医院 × CNN 82.0 4 [ 61 ] 中文 图宾根大学 × LSTM-RNN 81.9 5 [ 46 ] 中文 Sleep-EDF × CNN-LSTM 80.0 6 [ 55 ] 英文 Sleep-EDF 滤波 RNN 87.2 7 [ 57 ] 英文 Sleep-EDF × 2CNN-LTTM 82.0 8 [ 63 ] 英文 Sleep-EDF × CNN 74.8 9 [ 51 ] 英文 自行采集 滤波 NN 74.7 表3. 基于深度学习的不同分期模型表现