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题名基于注意力机制的空时融合深度学习睡姿监测算法研究
被引量：4
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作者
石用伍
李小勇
石用德
石用民
谢泉
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机构
贵州省人民医院设备处
华南师范大学环境学院
贵州省盘州市大山镇卫生院
贵州省盘州市大山镇城镇规划建设管理所
贵州大学大数据与信息工程学院
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出处
《中国医疗设备》
2022年第7期39-44,共6页
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基金
国家自然科学基金(61264004)
广东省企业科技特派员项目(GDKTP2020031800)。
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文摘
目的针对用于无扰睡姿检测的心冲击图(Ballistocardiogram,BCG)信号特征微弱,并且具有非线性、非平稳性强、存在噪声干扰以及信号本身具有空间和时域信息的特点,提出了一种基于注意力机制融合空时特征的深度学习睡姿检测模型(Deep Learning Sleeping Posture Monitoring Model,CTAM)。方法CTAM是一种可实现端到端的实时睡姿检测方案,通过睡眠带测试真实睡眠状态下睡姿的BCG信号,并构建数据集进行仿真对比实验。结果与具有类似结构的传统卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型和空时融合的卷积-长短时记忆网络(Convolutional Long Short-Term Memory Network,CNN-LSTM)相比,CTAM在训练集的收敛性和测试集的准确率上均有显著的提升,其中,在测试集上的准确率分别较CNN模型和CNN-LSTM模型提升了1.46%和4.61%。结论CTAM这种算法模型在基于BCG信号下能实现睡姿的实时、有效、无扰监测,在改善睡眠质量监测领域具有较好的应用前景。
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关键词
睡姿
心冲击图
卷积神经网络
深度学习睡姿检测模型
注意力机制
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Keywords
sleeping posture
ballistocardiogram signal
convolution neural network
deep learning sleeping posture monitoring model
attention mechanism
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分类号
R318
[医药卫生—生物医学工程]
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