基于EOG的睡眠分期研究
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 ShortTerm Memory Recurrent Neural Network, LSTMRNN)这两种方法对眼电(Electrooculogram, EOG)通道的数据进行睡眠自动分期。LSTMRNN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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