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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于特征重建的单通道脑电图自动睡眠分期方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116491955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210057744.1，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权一种基于特征重建的单通道脑电图自动睡眠分期方法是由聂浩东;涂仕奎;徐雷设计研发完成，并于2022-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征重建的单通道脑电图自动睡眠分期方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于特征重建的单通道脑电图自动睡眠分期方法，包括：采集与标注整夜睡眠单通道脑电图，获得用于训练模型的数据集；预处理所述数据集，进行数据标准化和数据增广；建立并初始化模型，使用所述与预处理后的数据集对模型进行无监督的预训练与有监督的训练；使用训练好的模型实现睡眠阶段的标注。本发明仅仅通过单通道的脑电信号即可进行睡眠分期的准确预测，降低了患者就诊的不适感与信号采集难度。

本发明授权一种基于特征重建的单通道脑电图自动睡眠分期方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征重建的单通道脑电图自动睡眠分期方法，其特征在于，包括： 采集与标注整夜睡眠单通道脑电图，获得用于训练模型的数据集； 预处理所述数据集，进行数据标准化和数据增广； 建立并初始化模型，使用所述预处理后的数据集对模型进行无监督的预训练与有监督的训练； 使用训练好的模型实现睡眠阶段的标注； 所述采集与标注整夜睡眠脑电图，获得用于训练模型的数据集，包括：通过采集设备对Fpz-Cz单通道脑电图进行测量，去除包含受试者体动带来噪声的片段与非睡眠阶段的片段； 所述预处理所述数据集，包括： 对每条所述整夜睡眠单通道脑电图数据进行均值为0、方差为1或中位数为0、四分位数差为1的标准化； 每个训练轮次内随机挑选若干个三十秒睡眠片段； 将所述三十秒睡眠片段逐个进行平移和反转，实现数据增广； 所述建立并初始化模型，包括： 卷积重建模块，所述卷积重建模块采用第二卷积神经网络，所述第二卷积神经网络包括前向部分和反向部分；所述前向部分提取所述整夜睡眠单通道脑电图的特征，所述反向部分对前向部分的输出特征进行重建并输出； 全局最大与平均池化模块，所述全局最大与平均池化模块对所述卷积重建模块中输出的特征进行数据降维，并提取时不变特征； 所述建立并初始化模型，还包括： 低层特征提取模块，所述低层特征提取模块采用第一卷积神经网络，对输入的整夜睡眠单通道脑电图进行特征提取与降维，得到低层特征，作为所述卷积重建模块的输入； 循环神经网络模块，所述循环神经网络模块采用第一循环神经网络，同时接收循环神经网络模块对于卷积重建模块的输出与全局最大与平均池化模块的输出作为输入，学习睡眠片段间的转移关系，输出睡眠分期结果。

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