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深度学习的睡眠脑电特征波检测

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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.
Deep learning and sleep EEG features

李小俚、王枫、黄朝阳、斯白露

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北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室,100875,北京

西安电子科技大学人工智能学院,710071,陕西西安

首都医科大学宣武医院神经内科,100053,北京

北京师范大学系统科学学院,100875,北京

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深度学习 睡眠脑电 睡眠分期 睡眠纺锤波

国家自然科学基金

61827811

2021

10.12202/j.0476-0301.2021206

北京师范大学学报(自然科学版)
北京师范大学

北京师范大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.505
ISSN：0476-0301
年,卷(期)：2021.57(6)
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