睡眠自動分期是指利用計算機演算法或人工智慧技術來對睡眠過程中的不同階段進行識別和分類的方法。睡眠分期是睡眠質量評估和睡眠相關疾病診斷的重要依據，但傳統的人工分期方法耗時費力，且存在主觀差異。因此，睡眠自動分期具有重要的臨床意義和研究價值，幫助醫生診斷睡眠障礙、提高睡眠質量、最佳化睡眠週期等。 睡眠自動分期的基本原理是利用多導聯或單導聯的多生理訊號（如腦電圖、心電圖、肌電圖等）作為輸入，提取訊號的時域、頻域或時頻域特徵，然後使用機器學習或深度學習等演算法來訓練和測試分類模型，最後輸出每個時段（通常為 30 秒）的睡眠階段標籤。睡眠階段的標準有多種，其中最常用的是美國睡眠醫學會（AASM）制定的標準，將睡眠分為覺醒、快速動眼期（REM）和非快速眼動睡眠（NREM）三大類，其中 NREM 又細分為 N1、N2 和 N3 三個階段。 睡眠自動分期的主要挑戰是如何處理訊號的噪聲、干擾和不平衡性，以及如何提高模型的泛化能力和魯棒性。目前，已經有許多研究者提出了各種各樣的方法來解決這些問題，例如使用資料增強、特徵選擇、整合學習、卷積神經網路、迴圈神經網路等技術。這些方法在不同的資料集上都取得了一定的效果，但是仍然有改進的空間和潛力。 人工手動睡眠分期 在臨床診斷上，睡眠分期主要由專家進行手工分期，在分期過程存在主觀偏差和不一致性等，且整晚睡眠的時間較長，導致手工睡眠分期效率低且錯誤率高 。人工分期會受到分期標準、個體差異、培訓指導 等多方面的主觀或客觀條件的影響，而計算機進行的睡眠自動分期，不僅可以解決上述諸多問題，還可以將醫師從繁重的分期工作中解放出來。 睡眠分期是睡眠研究工作的基礎，所以快速準確地進行睡眠的自動分期就尤為重要。目前，進行睡眠自動分期主要有兩種辦法，一種是基於統計規則的睡眠自動分期，另一種是基於深度學習的端對端睡眠自動分期研究方法。 睡眠自動自動分期規則 典型的睡眠特徵波 腦電訊號的頻率一般在 0530 Hz。一般會按照頻率、波幅的範圍進行對腦電波進行分類，以此來表示睡眠過程中出現的各種特徵波形。典型的睡眠特徵波如下列表： β 波：常見於清醒期，頻率大於 13 Hz，沒有標準的振幅和形態。 α 波：常見於安靜時閉眼狀態和 REM 時期，頻率在 813 Hz。睜眼時消失。沒有標準的振幅和形態，往往表現為漸變狀。老年人的頻率和振幅降低。主要出現在枕部的 EEG 中。 θ 波：常見於 N1 期的後期，頻率在 47 Hz 之間，沒有標準的振幅和形態，振幅通常大於 50 uV。有時是短陣高壓電波。在中央部位很明顯。 顱頂尖波：常見於 N1 睡眠期後期，外形尖銳，與背景是明顯不一樣的。沒有一定標準的振幅和形態，持續時間通常小於 05 秒。 睡眠紡錘波：常見於 N2，N3 時期，有著規則的外形，頻率為 1116 Hz 通常是 1214 Hz，時間一般都會大於 05 秒，主要位於中央部。 K 複合波：常見於 N2 期，是 N2 期的特徵性電波。沒有標準的頻率，在背景中很突出，有一個標準的形狀：先是一個向上的負向波緊接著一個向下的正向波。時間大於 05 秒。通常在頸部是最明顯的。 δ 波：常見於慢波睡眠中，頻率在 052 Hz，通常情況下，振幅大於 75 uV，出現在 N2 期的時候，所佔比例低於 20，如果出現在 N3 時期，所佔比例大於 20。 鋸齒波：常出現於 REM 時期，頻率在 37 Hz，形狀為尖銳的三角形波。值得一提的是，REM 時期的鋸齒波其實就是 θ 波。 成年人睡眠的分期規則 如下： W 期：在一個人的清醒狀態下，EEG 通常有兩種表現，一種是低電壓混合波，頻率在 1625 Hz。第二種是 α 波。當 α 波出現而且佔的比例高於 50 時，就可以判斷這一時期是睡眠清醒期。即使沒有出現 α 節律或者說出現的 α 節律不清晰，但如果出現了清晰的眨眼或者閱讀性的眼球運動，或者快速的眼球運動，也就是不規律呈現尖峰狀的眼電運動，也可以判讀為清醒期。 N1 期睡眠：這一時期的睡眠是清醒期到其他睡眠時期的過渡階段，也是睡眠時期出現體動後到再次入睡的過渡階段。當 α 波所佔的比例已經不超過 50，背景波是低波幅混合波的時候，就可以將此一時期判讀為 N1 期。如果沒有出現明顯的 α 波，但是出現了範圍在 47 Hz 的腦電波，或者是出現了顱頂尖波以及明顯的眼球運動，都可以判別是 N1 期睡眠。 N2 期睡眠：這一時期的特徵是出現睡眠紡錘波以及非覺醒相關 K 複合波。當出現一個睡眠紡錘波或者 K 複合波，將此時期判讀為 N2 期睡眠。此一時期內，眼球運動已經很少，肌電活動已經比清醒時低很多。N2 期結束之後如果出現了覺醒的情況，則判讀為 N1 期。 N3 睡眠期：當 δ 波出現的比例高於 20，可判讀為 N3 時期，這一時期內，睡眠紡錘波可能持續出現，已經沒有眼球運動，肌電活動水平達到最低。 REM 睡眠期：這一時期內，出現了低電壓的 θ 波，低頻率的 α 波 但是會比清醒時期的 α 波慢 12 Hz，並且會有一定數量的鋸齒波的出現 。可以觀察到快速眼球運動。肌肉的活動水平則會達到整個晚上的最低水平。幾乎接近於一個平坦的狀態。總體來說，當出現了低波幅混合波，低的肌肉活動水平以及快速的眼球運動就可以將這一時期判讀為 REM 睡眠期。這一時期之後，可以過渡到 W 期或者 N3 時期，如果沒有出現慢速眼球運動，肌肉的水平依然是低狀態，繼續判讀為 R 期。睡眠時期與特徵腦電的關係如下表所示。 期別 特徵波 W Alpha 813 Hz Beta 1230 Hz N1 Theta 48 Hz N2 Spindle 1214 Hz K Complex 1 Hz N3 Delta 052 Hz REM Alpha 813 Hz Beta 1230 Hz Sawtooth Wave 26 Hz 睡眠分期的發展 腦電訊號與 EEG 監測 腦電 electroencephalogram EEG 訊號是大腦內同步神經元活動產生的微伏級電訊號，其波幅一般不會超過 200 uV，包含生理和行為兩方面的特徵資訊 。 十九世紀之前，睡眠的研究幾乎處於空白狀態。到了十九世紀，各種睡眠理論開始湧現，腦電圖等電生理技術被應用於睡眠研究。1928 年，德國學者發現人在睡眠狀態和覺醒時，其腦電訊號的變化節律不同。1937 年，基於腦電圖，睡眠被分為 5 個時期。 1953 年，Aserinsky 和 Kleitman 發現了睡眠中眼球的快速轉動，即快速眼動睡眠期 Rapid Eye Movemrnt REM 被發現。隨後，為了能夠對睡眠進行定量分析研究，RK 標準被制定。這一標準由 Rechtsehafen 與 Kales 於 1968 年提出。RK 標準對睡眠中出現的 6 個階段進行劃分。除了清醒期 Wake W，睡眠可以分為快速眼動睡眠相 Rapid Eye Movemrnt REM 和非快速眼動睡眠相 NonRapid Eye Movement NREM。其中，非快速眼動期又可以分為睡眠一期 S1 到睡眠四期 S4 四個時期。其中 S1 和 S2 為淺睡眠，S3 和 S4 為深睡眠。 目前國際上普遍採用 2007 年美國睡眠醫學會 The American Academy of Sleep Medical AASM 修正過的 RK 睡眠分期標準 AASM 睡眠分期標準並正式釋出於《睡眠及相關事件判讀手冊》。該手冊首次規範化了睡眠相關規則術語和判別方法，這具有劃時代的重要意義。這一判讀標準將原有的六個睡眠時期變更為 5 個 。將睡眠過程修改為清醒期 W、淺睡期 N1、N2、深睡期 N3、和快速眼球運動期 REM 。 一個神經元的電位變化很微小，但是大量的神經元細胞在同一時間發生變化，就會形成明顯引發大腦皮層的電位變化，出現明顯腦電訊號。通常情況下，腦電訊號的波幅最大不會超過 100 uV，這是一種極其微弱的訊號。 因此腦電訊號的監測需要特定的專業裝置獲取。專業醫學領域，通常使用多導睡眠記錄儀來完成這項工作。現階段市場上的睡眠記錄儀有很多，但是基本結構大同小異，一般由電極、訊號放大器、儲存器以及顯示屏等組成。 PSG 多導睡眠儀收集 在臨床應用中，通常使用多導睡眠儀 polysomnography PSG 收集和記錄患者的整晚腦電訊號。PSG 的電極放置採用國際標準的 1020 系統電極放置法 ，即首先確定鼻根到枕骨部之間、兩隻耳朵左右方向之間的連線，兩條直線的交點是 Cz 電極，從鼻子根部往後量大概 10 的地方是 FPz 額部中線 電極，從 FPz 再向後量每一個 20 都放置一個電極，依次定義位置 Fz、Cz、Pz 以及 Oz。大多數研究者選擇 FPzCz 通道進行實驗，因為該通道包含的腦電資訊更為豐富，是腦電記錄中的典型通道。 睡眠分期是從 PSG 監測到的生理訊號中提取睡眠週期資訊的過程。1968 年，Rechtschaffen 和 Kales 最早制定和出版了相對統一和標準的睡眠分期標準，即 RK 判讀規則 。它將睡眠分成了不同的階段：清醒期 wake W、非快速眼動睡眠 non rapid eye movement NREM、快速眼動睡眠 rapid eye movement REM。其中 NREM 又被分為 IIV 期，分別代表睡眠由淺入深過程的不同階段。 睡眠自動分期公開資料庫 常用於自動睡眠階段分期的公開腦電資料庫有六個。其中五個資料庫可從 PhysioNet 上免費下載 睡眠集歐洲資料格式 sleepeuropean data format SleepEDF 擴充的睡眠資料集 sleepEDF database expanded SLEEPEDFx 睡眠心臟健康研究 the sleep heart health study SHHS 麻省理工學院貝斯以色列醫院資料庫 MITBIH 和 ISRUCSleep 資料集 蒙特利爾睡眠研究資料 the montrealarchive of sleep studie MASS 需要獲得許可下載 公開資料集及簡介 資料集名稱 獲取地址 簡介 SleepEDF httpsphysionetorgcontentsleepedf100 該資料集包含 8 例睡眠資料。副檔名為rec 和 hyp 的檔案分別包含歐洲資料格式的原始腦 電訊號及其註釋檔案。 SleepEDFx httpswwwphysionetorgcontentsleepedfx100 該資料集包含 197 例睡眠腦電圖的資料，資料為 EDF 格式。包含來自 FpzCz 和 PzOz 電極位置的腦電訊號、水平位置的眼電訊號、肌電訊號。 SHHS httpssleepdataorgdatasetsshhs 在 SHHS 中共有兩期資料，分別包含 5793 名和 2651 名受試者的原始多導睡眠圖資料。每個記錄都有一個訊號檔案 EDF 和歷時註釋 XML。 MITBIH httpsphysionetorgcontentslpdb100 該資料庫包含超過 80 小時的四通道、六通道和七通道多導睡眠圖記錄，每個記錄都有一個逐次註釋的心電圖訊號，以及有關睡眠階段和呼吸暫停的 EEG 和呼吸訊號註釋。 ISRUCSleep httpssleeptightisrucptpage_id48 該資料集包含 100 例病人的 PSG 資料。 MASS httpceamscarsmcaenMASS 該資料集包括 200 個完整夜晚的 PSG 記錄。包括腦電、眼電、肌電等訊號。 基於深度學習的睡眠分期方法 近年來，深度學習技術的理論得到了極大的發展 ，而且隨著計算機計算能力的加強以及 GPU 技術的出現，越來越多的深度學習專案取得了令人欣喜的成果 。 在睡眠分期方面，各種不同的神經網路也都取得了較高的分期準確率。由於睡眠腦電資料非平穩、非線性的特點，傳統的機器學習方法需要研究人員在分期過程中進行干預，而神經網路能夠很好地解決此類問題，因而越來越多的研究者將神經網路技術應用於睡眠的自動分期任務中。神經網路應用於睡眠分期時，輸入以及網路結構是兩個重要方向。 神經網路輸入 在基於深度學習的睡眠自動分期方法中，分類器的輸入資料有兩種不同的情況，分別是輸入單通道的腦電資料，以及多通道的睡眠體徵引數，包括睡眠腦電資料、睡眠眼電資料、肌電資料以及呼吸資料等。其中，由於睡眠多導記錄儀會記錄多個通道的腦電資料，各研究者採用的通道也會有所不同。Imtiaz 等人輸入單通道腦電資料設計了睡眠自動分期的可穿戴裝置 ，Wei 等人輸入腦電資料中的 FpzCz 通道資料，得到了 845 的分期準確率 。 神經網路分類器 深度學習技術可以從訓練資料中自動提取資料特徵用於分類，並能隨著資料量的增加提高模型的效能，使其分類結果更加精確、高效，在自動睡眠分期研究方面取得了較好結果。 常用的基於深度學習自動睡眠方法包括 3 類： 卷積神經網路模型 convolutionalneural network CNN 多層神經網路模型 recurrent neural network RNN 混合神經網路模型 hybrid neural networks 卷積神經網路 卷積神經網路 convolutional neural network CNN 是至少具有一個卷積層的前饋神經網路，主要有卷積層、池化層、全連線層組成，被廣泛應用於影像處理領域。 卷積神經網路在影像識別、模式識別任務中表現優異 ，是現階段使用最廣的一種神經網路。 一般情況下，CNN 應用於二維或三維的矩陣，由於睡眠腦電資料是一維時間序列。Arnaud Sors 等人 提出應用於睡眠分期的一維卷積網路。在每一卷積層中，都包含了卷積操作和池化操作。其中，卷積層負責提取影像中的區域性特徵；池化層用來大幅降低引數量級；全連線層類似傳統神經網路的部分，用來輸出想要的結果 。相比其他神經網路模型，卷積網路的特徵提取能力更強，而且相對易於訓練。CNN 也是最先應用於腦電訊號領域的深度學習模型。 由於腦電訊號在採集過程中會使用多個通道，所以很多研究將多通道腦電訊號對映為二維 twodimensional 2D 或三維 threedimensional 3D 影像，以便於採用 CNN 進行模型構建。 Tsinalis 等人構建具有兩對卷積層和池化層，兩個全連線層的 CNN 模型，結合 Softmax 函式，實現了正常睡眠階段的自動分期。 Zhu 等將注意力機制引入了 CNN 網路中共同執行自動睡眠分期，模型使用 SleepEDF 資料集實現了 937 的總體準確性。然而，當對擴充套件的 SleepEDFx 資料庫中的 EEG 訊號進行測試時，同樣的模型只獲得了 828 的準確性。Zhang 等構建具有五層 CNN 結構的神經網路模型，使用臨床收集的資料集，實現了 96 的總體準確性。但是，這種準確性是透過使用私人臨床資料集實現的，當他們使用 SleepEDF 資料集評估模型的效能時，總體準確率達到了 864，這低於 Zhu 等的模型。為了避免因更有效的捕捉特徵而增加網路深度引起的梯度消失問題，Zhu 等和 Cui 等選擇使用層數較少的 CNN 模型，透過使用注意力機制和多尺度熵中的細粒度段來增加模型特徵提取能力，從而獲得較高的睡眠階段分類效能。 遞迴神經網路 在諸多的神經網路之中，大部分網路只有一個前向的傳播過程，資料向前流動。然而在睡眠分期的 AASM 規則中明確提到，各個睡眠時期之間並不是獨立的，每一個睡眠時期都與其之前和之後的睡眠階段相聯絡，所以一種能捕捉這種前後關聯關係的網路被應用於睡眠的自動分期，這就是遞迴神經網路。遞迴神經網路捕捉睡眠時期的關聯性。Hsu 等人 採用了遞迴神經網路對睡眠進行自動分期。 該網路是一個三層網路結構，分別是輸入層、隱含層以及輸出層。在 Hsu 等人的實驗中，輸入層輸入的是提取的睡眠腦電的能量特徵，隱含層中由啟用函式對輸入的特徵資料進行計算。最後一層是輸出層，輸出層輸出每一個輸入屬於某一睡眠時期的機率分佈，神經元的個數與睡眠時期數相同，並將輸入定義為機率最高的神經元。該網路的分期最終準確率達到 872。 多層神經網路 CNN 雖然能充分挖掘資料的時頻域特徵，但無法提取資料間的時序特徵，而 EEG 訊號是具有高度隨機性的非線性時間序列資料 ，不僅包含時頻域特徵，還包含時序特徵。多層神經網路模型 recurrent neural network RNN 正是用於處理時間序列資料的網路，其在自然語言處理、機器翻譯等領域獲得了廣泛應用 。多層人工神經網路訓練集小、運算速度快同時又能很好地處理非線性以及非平穩訊號，很適合應用於睡眠的自動分期任務之中。M Emin Tagluk 等人利用多層感知器神經網路用來對睡眠進行自動分期。 通常神經網路由一個輸入層、一個輸出層和一個或多個隱藏層組成，這些隱藏層由神經元組成，這些神經元將前一層產生的輸出累加起來，再乘以神經元的加權向量。然後，每個單元或節點產生一個帶有非線性傳遞函式的輸出，稱為啟用函式。 為了能夠充分利用腦電訊號的時序資訊，一些研究採用 RNN 來構建自動睡眠分期模型。Hsu 等採用 Elman 網路結構，構建 4 層 RNN 網路模型，成功地對睡眠的各個階段進行了分類，實現了模型最佳效能，總體準確率為 872。然而由於傳統 RNN 模型容易產生梯度消失等問題，無法學習長期依賴關係，且訓練效率低下，所以研究者們大多使用 RNN 的變體網路，如長短期記憶 longshorttermmemory LSTM 網路和雙向長短期記憶網路 bidirectional long shortterm memory BiLSTM 等。這些網路不僅能有效挖掘腦電資料中的時序特徵，還解決了梯度消失問題。Michielli 等人提出了一個具有 2 個 LSTM 單元的級聯 RNN 網路，獲得了類似的 867 的精度。BiLSTM 是 LSTM 的一種變體，相比於單向 LSTM 而言，BiLSTM 能夠同時利用過去時刻和未來時刻的資訊，比單向 LSTM 獲得更準確的預測效果。這在自動睡眠分期過程中是合理的，因為專家在睡眠分期過程中，不僅要考慮這一幀的資料資訊，還要考慮前後幀對其的影響。You 等將 BiLSTM 應用於所提出的模型，將模型的整體準確率提高了約 1，達到了 816，所提出的模型的引數測量值僅為 031 MB，是 DeepSleepNet 的 5，但其效能與 DeepSleepNet 相似。Fu 等人整合 BiLSTM 網路，使用單一 EEG 通道獲得了總體 8378 的分類精度。 混合神經網路 上述的實驗方法都是單一神經網路用於睡眠分期，然而，每一種單獨的網路在有其優勢的同時，也會有一定的侷限。最簡單的前向神經網路訓練速度快、方法簡單，但是分期的準確率不高。卷積神經網路能夠提取腦電訊號的時頻特徵，然而卻不能挖掘出睡眠時期之間的關係。遞迴神經網路雖然能夠挖掘各個睡眠時期的關係，但是其缺點也很明顯，一是特徵提取的不確定性，二是訓練速度慢，很難收斂，在資料量很大的時候需要很長的時間。 Akara Supratak 等人提出一種新的用於睡眠分期的網路：Deepsleepnet ，該網路用兩個卷積神經網路來提取腦電資料的時頻特徵，使用長短時記憶神經網路 LongShort Term Memory Neural Network LSTM 提取不同睡眠時期之間的關聯。 由於在訓練的過程中，長短時記憶神經網路需要很長時間收斂，於是對網路加入了一個預訓練的過程。首先在兩個卷積神經網路之後加一個 softmax 層用於分類，進行預訓練。然後將訓練好的卷積神經網路加上長短時記憶網路。引入預訓練後，網路的訓練速度大大提高。 DeepsleepNet 網路的分期總體準確率達到 820，是一個可以接受的結果，另外，由於該網路的層數較少，對分期的結果有一定的影響，如果增加網路的複雜性，準確率應該也會有所提升。為了充分利用卷積神經網路在特徵選擇、提取方面的良好效能，迴圈神經網路處理具有時序資訊資料時的獨特優勢，進一步提高自動睡眠分期模型的效能，很多研究者提出了將兩者相結合的深度模型，這也是最近研究的熱點工作 。 Amelia 等構建了包含三個卷積層和兩個 LSTM 層的深度學習模型，對低質量雙通道腦電資料的驗證準確率為 74 10，在黃金標準 PSG 上實現了 77 10 的驗證準確率。Zhao 等 搭建一維 CNNLSTM 模型，使用 FpzCz 通道獲得了 9347 的分期準確率。為了在特徵提取中充分考慮區域性特徵，並且區分關鍵和非關鍵區域性特徵的重要性，Tingting 等 在由 CNN 和 BiLSTM 組成的 CAttSleepNet 模型中加入了注意力機制，加強 EEG 訊號區域性和全域性上下文相關性特徵，在 SleepEDF 和 SleepEDFx 資料集上均獲得了優於其它模型的實驗結果。 除去上面的網路之外，楊鑫等人的雙向遞迴神經網路的分期準確率達到了 95 ，魏良潔等人分別採用 CNN 以及 CNNLSTM 模型的分期準確率都達到了 80 ，張秀麗等人採用 LSTMRNN 模型取得了 812 的結果 ， 基於深度學習的不同分期模型表現 文獻 文獻型別 資料庫 預處理 網路 準確率 1 中文 SleepEDF 去除過多清醒期 BiRNN 950 2 中文 SleepEDF CNN 869 3 中文 福建某醫院 CNN 820 4 中文 圖賓根大學 LSTMRNN 819 5 中文 SleepEDF CNNLSTM 800 6 英文 SleepEDF 濾波 RNN 872 7 英文 SleepEDF 2CNNLTTM 820 8 英文 SleepEDF CNN 748 9 英文 自行採集 濾波 NN 747 基於統計規則的睡眠分期 基於統計規則的睡眠自動分期方法中，研究的重點主要包括資料預處理、提取特徵、選擇分類器三個主要的過程。這種方法將研究的重點放在特徵和分類器的選擇方面。 資料預處理 在睡眠腦電的監測過程中，通常會受到心電、肌電、眼電以及環境噪音的影響 ，為了能夠排除噪音對於睡眠分期結果的影響，需要對資料進行一定程度的預處理。在醫學研究中，關注的腦電頻率範圍在 0535 Hz 之間，低於或高於這一頻率範圍的腦電波通常被視為噪音處理，這些噪音會對睡眠分期的結果產生很大的影響。通常情況下，要對資料進行濾波操作。呂甜甜等對腦電資料進行了降噪處理，採用 db4 小波對原始 EEG 進行 7 層分解，採用中值濾波法對呼吸訊號進行去噪處理，得到較純淨的訊號。葉仙等對腦電資料進行濾波，濾波的帶通為 0535 Hz。Berg 和 scherg 等人則採用主成分分析法去除睡眠腦電中的偽跡 ，Lagerlund 等人則對此技術進行了改進，使計算量大大減少 。Scott makeing 等人將主成分分析法應用於去除偽跡，成功去除了干擾訊號。Jung 等對比了幾種分析方法，結果證明，主成分分析法能夠有效去除各種偽跡 。 特徵提取 在基於統計規則的睡眠自動分期研究中，特徵的提取對於分期結果準確率有著很大的影響，選擇不同的特徵，分期的結果也會有很大的不同。生理訊號的複雜度是目前階段抽取的主要特徵，包括腦電訊號的近似熵、樣本熵、多尺度熵以及精細度多尺度熵等。 Koupparis 等人結合短時傅立葉變換，提取睡眠腦電資料的時頻資訊作為輸入，以半自動的方式有效地區分出 W 期、REM 期以及 N1 期 。劉慧等利用睡眠通道的模糊熵作為特徵進行睡眠的自動分期，分期的準確率達到了 871 ，範文兵等則選取了相對能量均值以及多尺度熵兩種特徵，取得了 8581 的分期準確率 ，周鵬等使用主成分分析法提取時頻特徵以及非線性動力學特徵，正確率達到 899 。See 等則選用訊號的樣本熵作為特徵輸入到分類器 。Costa 等人則發現多尺度熵能夠區分不同睡眠時期之下的差異性 。 上海交通大學的葉仙等人選擇準確性和有效性都更高的精細多尺度熵方法解析睡眠過程中的腦電訊號複雜度，並獲取通道訊號的多尺度熵，以精細度多尺度熵為輸入特徵分類中，模型的總體準確率達到了 853。 上述方法提取的特徵是單個特徵，另一種思路是多個特徵的組合作為特徵。BKoley 等人選取了從時域、頻域到非線性特徵的 39 個特徵進行睡眠的自動分期 。 時域 在 Koley 等人的實驗中，分別從時域、頻域以及非線性方向提取特徵。在時域特徵中，提取出從一階到四階的特徵，這些特徵分別是均值、方差、偏度以及峰度。這些特徵分別表示出了腦電資料的集中趨勢、離散度以及不對稱性和峰值 。除此之外，腦電訊號透過平均值參考線的次數定義為過零率 ，這個特徵引數能很好區分睡眠紡錘波。Hjorth 引數則反映了腦電訊號的活動性和複雜性 。 頻域 在頻域方面，經過小波變換，不同頻率的特徵波的功率譜以及功率比 。都取得了很好的結果。另一個有效的頻域特徵是韋爾奇譜估計。在非線性特徵中，有效性相關維度、李雅普諾夫指數、近似熵、去趨勢波動分析、Higuchi 分形維數也都是典型的特徵 。 除去上面所述的特徵中，在 Koley 的實驗中一共使用了 39 個不同維度的特徵，得到了 8572 的準確率。 分類器的選擇 在基於統計規則的睡眠分期中，第一個重點是特徵提取，另一個重要步驟是分類器的選擇。常用的分類器有線性判別、貝葉斯方法、人工神經網路以及支援向量機等幾種方法。其中人工神經網路由於是一種與其他分類器明顯不同的方法，將在第四章中單獨介紹。 支援向量機 葉仙等人實驗中分類器選擇支援向量機 Support Vector Machine SVM ，由於支援向量機的本質是一個二分類器，而睡眠分期的任務要完成五分類，所以設定了多層次 SVM 分類器。 隨機森林 Fraiwan 等人選用隨機森林作為分類器 ，隨機森林是透過構造多棵決策樹完成的，每一棵樹都會給出一個分期結果，最終的結果由所有樹的結果綜合而成。在隨機森林分類器中，每一棵樹都相當於一個弱分類器，隨機森林則是多個弱分類期組合而成的強分類器。構造隨機森林的步驟如下：首先，構造每一棵樹，構造樹的時候可以採用隨機樹、CART、C45 等不同的決策。其次為每一棵樹準備訓練集，訓練集中的資料採用取樣的形式得到。然後訓練每一棵樹，對於每一棵樹，Fraiwan 等人都輸入了四個不同的特徵，而且輸入特徵的過程是完全隨機的，這可以保證分類器對於噪音的敏感性降到最低。最後將所有的樹組合成為隨機森林分類器。隨機森林的輸出取決於每一棵樹的結果。Fraiwan 等人的實驗取得了 83 的分類準確率。 相關向量機 與支援向量機相似的一種分類器是相關向量機，與支援向量機相比，相關向量機的解更稀疏，泛化能力也能好。沈躍、劉慧等人利用相關向量機結合二叉樹的思想對睡眠進行自動分期，取得了比支援向量機更好的結果 。 RVM 睡眠分期二叉式模型 在劉躍等人的實驗中，利用訓練資料集，訓練相關向量機的預測以確定向量機的核函式。由於標準的相關向量機適用於二分類任務，而睡眠的分期是一個多分類任務，與支援向量機的方法相似，採用二叉樹思想對睡眠階段進行逐層分期。 在劉躍等人的實驗中，只進行了四個時期的分期工作，其中不包含 REM 睡眠時期。以相關向量機作為分類器的分期準確率將達到 8900。這個結果已經接近於人類專家的分期水平。 除上述方法之外，Weiss、Sirvan 等人採用線性判別 ，李谷等提取腦電訊號不同頻段的能量特徵，使用最近鄰分類器，得到了 817 的準確率 。 總結各個模型表現 基於統計規則的不同分期模型表現 文獻 文獻型別 資料庫 預處理 特徵提取 分類器 準確率 1 中文 SleepEDF 樣本熵 相關向量機 890 2 中文 SleepEDF 濾波 主成分分析 支援向量機 871 3 中文 SleepEDF 濾波 多尺度熵 Bp 網路 858 4 中文 SleepEDF 濾波 精細多尺度熵 支援向量機 853 5 中文 SleepEDF 模糊熵 支援向量機 830 6 英文 海德堡大學 歸一化、基線漂移 HilbertHuang Transform 隨機森林 830 7 英文 SleepEDF 時頻 自編碼器 789 8 英文 ISRUCSleep 時頻等 softmax 749 9 英文 ISRUCSleep 時頻等 KNN 733 10 英文 聖保羅大學 小波 支援向量機 723 Category 睡眠 __NOEDITSECTION__ __INDEX__