随着模式识别技术的发展与应用，睡眠自动分期方法正在逐渐取代手动分期研究。文章使用深度置信网络（Deep Belief Network, DBN）和长短时记忆递归神经网络(Long ShortTerm Memory Recurrent Neural Network, LSTMRNN)这两种方法对眼电(Electrooculogram, EOG)通道的数据进行睡眠自动分期。LSTMRNN方法(平均准确率83.4%)相对DBN(平均准确率75.6%)在基于眼电信号的睡眠分期问题上取得了更好的效果。

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针对传统的自动睡眠分期准确率不足问题，提出一种将多尺度熵（MSE）和主成分分析（PCA）联合使用的自动睡眠分期方法。以8例受试者睡眠脑电（EEG）监测数据及专家人工分期结果作为样本，首先使用MSE表征受试者脑电信号不同睡眠期的非线性动力学特征；然后使用PCA的前两个主成分向量代替MSE特征进行降维，实现降低数据冗余的同时保留绝大多数EEG非线性特征；最终将新向量的特征参数输入到反馈神经网络(BPNN)分类器中实现MSE-PCA模型的脑电睡眠状态的自动识别分类。实验结果表明，自动分期准确率可达到87.9%，kappa系数0.77，该方法能提高脑电自动睡眠分期系统的准确率和稳定性。

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