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PSG 信号中的阿尔茨海默病检测
阿尔茨海默病和睡眠障碍之间存在紧密联系，睡眠模式的中断经常在轻度认知障碍（MCI）和早期 AD 发作之前出现。本研究探讨利用通过多导睡眠监测仪（PSG）获得的与睡眠相关的脑电图（EEG）信号用于早期 AD 检测的潜力。我们主要关注于探索半监
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3 months ago
利用脑电信号屏蔽自编码器从多导睡眠监测中重建多信号
基于单通道脑电图的遮蔽自编码器，我们的研究旨在通过发展一个只需单个脑电图测量的系统来进行多信号多导睡眠图（PSG）的重构，结果显示本模型成功地重构了多信号数据，为开发更易于获取且长期监测的睡眠系统提供了潜在可能性。
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8 months ago
利用预训练的深度学习模型进行睡眠阶段分类
这篇研究论文旨在提出一种名为 “EEGMobile” 的机器学习模型，通过利用脑信号的脑电图（EEG）频谱图进行预训练并学习，对睡眠阶段进行准确高效的分类，从而提高对睡眠相关现象的理解，改善疾病治疗效果。该模型在公开数据集 “Sleep-E
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10 months ago
MM
使用卷积神经网络自动诊断阻塞性睡眠呼吸暂停症
本研究提出了一种基于 1D 卷积神经网络的分类算法，可用于诊断和治疗类似阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 的睡眠障碍。研究结果表明，该方法具有明显的分类效果，并可自动提取特征，省去了预处理 PSG 数据的繁琐步骤。
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4 years ago
SLEEPNET：基于深度学习的自动睡眠分期系统
提出了一种基于深度递归神经网络的睡眠分期自动化诊断工具 SLEEPNET，其在超过 10000 名患者的数据集上进行了训练，并在独立测验中展现出高于 85％的准确性与 79％左右的算法 - 专家间一致性，可实现专业水平的睡眠诊断。
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7 years ago
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