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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种睡眠分期结果可信度评价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：CN116805043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310707819.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种睡眠分期结果可信度评价方法是由闫相国;胡岩;李晓斌;罗琛;白淑琪;王刚;吴宁设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种睡眠分期结果可信度评价方法在说明书摘要公布了：一种睡眠分期结果可信度评价方法，步骤如下：步骤一，针对原始睡眠数据计算原始信号干扰度R；基于限定干扰度值选取的可信数据经过特征提取得到模型输入；选择两种架构不同的分类器进行训练，获得训练后的两种分类模型；步骤二，利用步骤一中训练后的两种分类器，得到两个分类视图的预测结果；步骤三，根据步骤二的两种分类器预测结果，计算Kappa测度；步骤四，输出原始信号干扰度R和Kappa测度，计算并输出睡眠分期结果的可信度；本发明应用于实际睡眠监测场景，具有针对于海量无标记睡眠数据提高分类的泛化能力，能够提高自动睡眠分期方法的可信度，真实可靠、易懂。

本发明授权一种睡眠分期结果可信度评价方法在权利要求书中公布了：1.一种睡眠分期结果可信度评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：首先，针对采集的原始睡眠数据进行信号可信度评价，即计算原始信号干扰度R，信号干扰度R阈值，认为原始数据不适合进一步分析，过程终止；否则认为该原始信号可信，选取可信睡眠数据进行下一步特征提取，作为模型输入数据； 步骤二：利用训练好的两种睡眠分期分类器，对模型输入数据分别进行模型预测，得到两个分类视图的预测结果； 步骤三：根据步骤二的两个分类器预测结果，计算Kappa测度； 步骤四：利用原始信号干扰度R和Kappa测度，计算并输出睡眠分期结果的可信度； 所述步骤一具体为： 将采集的原始信号从时域、频域角度初步分析后，设定阈值后标记异常片段，用公式1计算原始信号干扰度R； 式中，i为一个样本的片段序号，ri为一个片段是否为异常信号，如果是，则ri＝1，R表示一个样本的异常片段占比结果； 设定R阈值，认为该信号是可信的，并选入后续模型训练和测试中；反之，该信号不可信，即R＝1，信号不可信即可判定为睡眠分期结果不可信； 选取可信睡眠数据从时域、频域角度提取一维、二维特征作为模型输入，选择两种架构不同的分类器，基于自训练的半监督学习对两种分类器进行训练，获得训练后的两种分类模型； 所述的步骤四具体为： 根据步骤一干扰度R作为原始信号可信度，步骤三Kappa测度作为预测结果的可信度，运用公式3计算睡眠分期结果可信度C，公式定义如下： 式中，R为该数据原始信号干扰度，K为该数据经两模型预测结果得到的Kappa测度。

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