基于深度强化学习的单通道EEG信号自动睡眠分期算法
Single channel EEG signal automatic sleep staging algorithm based on deep reinforcement learning
1. 陕西科技大学 a. 电气与控制工程学院; b. 电子信息与人工智能学院, 西安 710021
2. 陕西省人工智能联合实验室, 西安 710021
摘要
目前，基于脑电(EEG)信号的人体睡眠分期方法呈现出单通道和网络模型深度化的趋势，然而单通道信息采集使得EEG失去大脑区域的位置信息，EEG中表征睡眠阶段的特征趋向稀疏化因而难以提取，同时深度网络的共性问题——模型及其训练的超参数的人工设定使得训练过程盲目且低效，这些问题导致自动睡眠分期方法的准确率低。为此，提出利用密集连接网络(DenseNet)对模型层间特征重用功能，挖掘深藏于EEG信号中的睡眠状态信息，针对单通道EEG信号在频域上的低频特性以及时域上长程依赖特性，对DenseNet模型进行了改进，实现了人体睡眠的快速和精确分期；为进一步提升DenseNet性能，使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法，在网络学习训练过程中利用强化学习思想对DenseNet关键超参数进行在线优化和自动调节。实验结果表明，该算法模型在Sleep-EDFx数据集上的分期准确率达到89.23%，总体效果优于近年来其他先进分期算法，表现出良好的应用前景。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62101312)
陕西省科技厅工业项目(2024GX-YBXM-544)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0008
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第9期
发布历史
[2024-03-19] 优先出版
引用本文
赵彦晶, 周强, 刘鑫, 等. 基于深度强化学习的单通道EEG信号自动睡眠分期算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (9). (2024-05-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0008. (Zhao Yanjing, Zhou Qiang, Liu Xin, et al. Single channel EEG signal automatic sleep staging algorithm based on deep reinforcement learning [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (9). (2024-05-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0008. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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