Single channel EEG signal automatic sleep staging algorithm based on deep reinforcement learning

Single channel EEG signal automatic sleep staging algorithm based on deep reinforcement learning
Zhao Yanjing1a,2
Zhou Qiang1a,2
Liu Xin1a,2
Li Wan1b,2
Tian Yunzhi1a,2
1. a. School of Electrical & Control Engineering, b. School of Electronic Information & Artificial Intelligence, Shaanxi University of Science & Technology, Xi'an 710021, China
2. Shaanxi Artificial Intelligence Joint Laboratory, Xi'an 710021, China

摘要

Currently, human sleep staging methods based on electroencephalogram (EEG) signals show a trend towards single-channel and deep network models, however, single-channel information acquisition makes EEG lose the positional information of brain regions, and the features characterizing sleep stages in EEG tend to be sparse and thus difficult to extract, at the same time, the common problems of deep networks - the artificial setting of the model and its training hyperparameters makes the training process blind and inefficient, and these problems lead to the low accuracy of automatic sleep staging methods. Therefore, this paper proposed to use the inter-layer feature reuse function of DenseNet to explore the sleep state information hidden in EEG signals. , and improved the DenseNet model for the low-frequency characteristics of single-channel EEG signals in the frequency domain and the long-range dependence of single-channel EEG signals in the time domain, so as to achieve the fast and accurate sleep staging of the human body. In order to further improve the performance of DenseNet, a deep deterministic policy gradient (DDPG) algorithm is used to optimize and automatically adjust the key hyperparameters of DenseNet using the reinforcement learning idea during the network learning and training process. The experimental results show that the staging accuracy of the algorithm model on the Sleep EDFx dataset reaches 89.23%, and the overall performance is better than other advanced staging algorithms in recent years, demonstrating good application prospects.

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》 Accepted Paper, 2024年第41卷 第9期

发布历史

[2024-03-19] Accepted Paper

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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