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龙图腾网获悉华南理工大学;人工智能与数字经济广东省实验室(广州);华南脑控(广东)智能科技有限公司申请的专利基于深度神经网络与脑机接口的自动睡眠分期系统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：CN116058800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310149468.6，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于深度神经网络与脑机接口的自动睡眠分期系统是由李远清;罗丽娴;王斐设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络与脑机接口的自动睡眠分期系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度神经网络与脑机接口的自动睡眠分期系统，包括：数据采集模块，用于采集并记录用户的脑电信号；数据预处理模块，用于处理脑电信号；分期模型训练模块，采用深度神经网络构建自动睡眠分期模型，并通过构建的自动睡眠分期模型对单通道脑电信号进行特征表示、特征加强和特征抓取，并通过多次迭代获取最优的自动睡眠分期模型；自动分期模块，利用最优的自动睡眠分期模型对已预处理的睡眠脑电样本进行全自动的睡眠阶段判别；反馈模块，用于反馈自动分期模块处理后的结果，实时输出，并写入到整晚的睡眠分析报告中。本发明提供了端到端的自动睡眠分期框架，克服了传统手工分期的低效繁琐，提升对人类睡眠阶段的分类精度。

本发明授权基于深度神经网络与脑机接口的自动睡眠分期系统在权利要求书中公布了：1.基于深度神经网络与脑机接口的自动睡眠分期系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于采集并记录用户的脑电信号； 数据预处理模块，用于处理由数据采集模块获得的脑电信号，包括对脑电信号进行窗口分割和数据增强，并对数据进行预处理，以减少原始数据中的噪声，降低原始数据的维度，得到一个个遵循美国睡眠医学会AASM标准的30秒长的数据样本； 分期模型训练模块，采用深度神经网络构建自动睡眠分期模型，并通过构建的自动睡眠分期模型对单通道脑电信号进行特征表示、特征加强和特征抓取，并通过多次迭代获取最优的自动睡眠分期模型； 自动分期模块，利用迭代获得的最优的自动睡眠分期模型对已预处理的睡眠脑电样本进行全自动的睡眠阶段判别； 反馈模块，用于传递反馈自动分期模块处理后的结果，进行实时输出，并写入到整晚的睡眠分析报告中； 所述分期模型训练模块执行以下操作： 1构建自动睡眠分期模型，包含3个部分：采用卷积神经网络的一维卷积结构作为样本特征提取模块，采用卷积神经网络中的ResNet结构作为样本特征加强模块，采用卷积神经网络中的自注意力机制结构作为样本特征抓取模块； 2通过自动睡眠分期模型对单通道脑电信号进行特征表示、特征加强和特征抓取，具体如下： 通过样本特征提取模块对进入自动睡眠分期模型的初始输入进行特征表示，该样本特征提取模块的操作由4组一维卷积层、批归一化层、非线性激活层组成，其中，非线性激活层由LRelu函数gx来完成： gx＝maxμx,x 式中，x为上一层批归一化层的输出，μ是保证x在负区间时输出不为0的系数，训练前确定好的，保证有部分输入样本进入LRelu的左半部分时，仍有一个小梯度能够用于更新； 将样本特征提取模块的输出作为样本特征加强模块的输入，该样本特征加强模块根据美国睡眠医学会AASM标准，采用了卷积核大小为输入的长度，步长为1的平均池化层，模拟计算特征波形的出现时长，进行样本的特征加强； 将样本特征加强模块的输出作为样本特征抓取模块的输入，该样本特征抓取模块采用自注意力机制结构，得到一个注意力权重的矩阵，与样本特征加强模块的二维输出相乘，而后经过一个全局平均池化层，输出一个已加权的序列，从而利用自注意力机制结构进行样本内的特征波形识别； 将样本特征抓取模块的输出输入到具有5个神经元的softmax层，由softmax层计算出输入样本对应的5种睡眠阶段的分类概率，所有神经元的概率值在0，1范围内，且它们的和为1，最终分类概率最大的睡眠阶段作为自动睡眠分期的结果： 式中，m是softmax层的神经元个数，i是神经元的指代编号，exp函数是以e为底的指数函数，将样本特征抓取模块的输出xi转化到指数函数上，这样保证了概率的非负性，然后将转化后的结果除以每个神经元输出转化后结果的和，这样保证了分类概率在0到1之间； 3对自动睡眠分期模型进行训练，因为人的睡眠结构受年龄发育影响，所以将数据集按照受试者的年龄段划分为n份，每一份依次作为验证集，剩余的份数作为训练集； 4依次将训练集输入自动睡眠分期模型进行训练，经过多次迭代选择最合适的参数，得到n个含有已学习参数的自动睡眠分期模型，即最优的自动睡眠分期模型； 所述反馈模块能够以可调节的时间间隔，输出当前睡眠阶段的睡眠分期结果，且该结果与受试者的实际状态之间的滞后时间小，并在最后输出一份完整的睡眠报告，包括夜间睡眠时间、深睡比例、浅睡比例、快速眼动比例以及清醒次数。

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