针对睡眠多导图中各模态信息在睡眠各阶段存在差异性,而导致特征利用不充分的问题,本文提出了一种基于通道注意力机制和多模态门控机制的睡眠分期模型。首先利用残差收缩网络设计各模态特征提取网络用于提取各模态特征,并在通道维度上...针对睡眠多导图中各模态信息在睡眠各阶段存在差异性,而导致特征利用不充分的问题,本文提出了一种基于通道注意力机制和多模态门控机制的睡眠分期模型。首先利用残差收缩网络设计各模态特征提取网络用于提取各模态特征,并在通道维度上进行拼接融合,利用通道注意力机制进一步对融合特征进行重标定得到睡眠多导图的时不变特征;之后提出了一种基于自适应门控机制的多模态门控模块,对各模态特征及时不变特征按照重要程度进行加权融合,实现特征融合;最后利用双向长短时记忆网络提取睡眠多导图的时序特征。实验结果表明,本文提出的睡眠分期模型在欧洲数据格式睡眠数据集(sleep-European data format, sleep-EDF)上准确率为87.6%,M_(F1)为82.0%,取得了目前最好的分期效果。展开更多
文摘针对睡眠多导图中各模态信息在睡眠各阶段存在差异性,而导致特征利用不充分的问题,本文提出了一种基于通道注意力机制和多模态门控机制的睡眠分期模型。首先利用残差收缩网络设计各模态特征提取网络用于提取各模态特征,并在通道维度上进行拼接融合,利用通道注意力机制进一步对融合特征进行重标定得到睡眠多导图的时不变特征;之后提出了一种基于自适应门控机制的多模态门控模块,对各模态特征及时不变特征按照重要程度进行加权融合,实现特征融合;最后利用双向长短时记忆网络提取睡眠多导图的时序特征。实验结果表明,本文提出的睡眠分期模型在欧洲数据格式睡眠数据集(sleep-European data format, sleep-EDF)上准确率为87.6%,M_(F1)为82.0%,取得了目前最好的分期效果。
