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申请/专利权人：纽锐思(苏州)医疗科技有限公司

摘要：本发明涉及一种基于TB‑TF‑BiGRU模型处理脑电波信号的睡眠监测方法，其包括以下步骤，步骤一：获取采集到的脑电波初始信号，处理并打包脑电波信号数据；步骤二：使用TB‑TF‑BiGRU模型处理脑电信号数据，获得睡眠分期；步骤三：通过Softmax分类器处理特征向量完成睡眠全过程监测。本发明通过对脑电波信号的重采样、降差异性处理提高了初始脑电波信号的有效利用率，减少个体数据的差异性；使用三支路时频双向模型和门控循环神经网络对脑电的时域信号通过不同的卷积核提取不同的时域信息，提高睡眠分期的准确性；通过柔性最大值传输函数对脑电波数据的分析处理提高了睡眠分期的准确性，识别出了有效的睡眠信息，实现了对睡眠全过程的监控。

主权项：1.一种基于TB-TF-BiGRU模型处理脑电波信号的睡眠监测方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤1：获取采集到的脑电波初始信号，处理并打包脑电波信号数据；对采集到的单通道脑电信号按照顺序分别进行预处理操作、重采样、降差异性处理和打包处理，获得打包后的脑电信号数据；步骤2：使用TB-TF-BiGRU模型处理脑电信号数据，获得睡眠分期；步骤21：使用特征提取模块获取信号特征值合向量；对打包后的脑电信号数据拆分为xt-4，xt-3，xt-2，xt-1，xt，xt+1，xt+2，xt+3；其中xt为当前30s对应的脑电信号数据，将数据xt输入到特征提取模块进行特征提取，得到信号特征向量at，所述信号特征值的获取方法如下所示： 式中：表示左分支特征向量；表示中间分支特征向量；ft表示时频图转换函数值；表示右分支特征向量；表示左分支的自注意力残差网络将xt转换成左分支特征向量的映射函数；表示中间分支的自注意力残差网络将xt转换成中间分支特征向量的映射函数；Time_Freq表示时频图转换函数；xt表示当前30s对应的脑电信号数据；fs表示脑电信号数据的采样率；RESNET为右分支的残差网络将ft转换成右分支特征向量的映射函数；at表示左分支特征向量、中间分支特征向量和右分支特征向量拼接到一起得到的t时刻信号特征值合向量；并对xt-4，xt-3，xt-2，xt-1，xt+1，xt+2，xt+3进行上述步骤21的操作，获得全部的信号特征值合向量at-4，at-3，at-2，at-1，at，at+1，at+2，at+3；步骤22：使用前向GRU和后向GRU处理信号特征值合向量获得时序特征合向量；在网络中需要加入前向GRU和后向GRU来引入前后相邻的信息，通过前向GRU处理获得t+1时刻前向时序特征向量通过后向GRU处理获得t-1时刻后向时序特征向量进一步计算获得时序特征向量ot： 式中：表示前向时序特征向量；表示后向时序特征向量；表示t+1时刻前向时序特征向量；表示t-1时刻后向时序特征向量；GRUf和GRUb分别表示前向GRU和后向GRU来处理特征序列的函数；ot表示时序特征向量；步骤3：通过Softmax分类器处理特征向量完成睡眠全过程监测；获取步骤2得到的带有时序信息的特征向量ot，放入到Softmax分类器中获得睡眠时期，完成睡眠全过程监测。

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