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摘要：本发明提供一种面向睡眠分期的脑电可解释性分析方法及相关设备，面向睡眠分期的脑电可解释性分析方法包括：构建基于概念特征的睡眠期判别规则，实现对睡眠期判读知识的编码；将判别规则融合到睡眠分期模型中，来进行睡眠状态的判别分析；对融合了判别规则的睡眠分期模型进行训练，得到参数学习优化后的睡眠分期模型；将待评估的脑电数据输入到参数学习优化后的睡眠分期模型，可以预测出脑电数据对应的睡眠分期结果，并且相应的在概念层模块得到基于概念特征的判别规则。本发明所对应的训练完成的睡眠分期模型，可以为其所输出的睡眠分期结果提供专家可理解的解释，实现可解释性分析的目的。

主权项：1.一种面向睡眠分期的脑电可解释性分析方法，其特征在于，所述面向睡眠分期的脑电可解释性分析方法包括：对预处理后的脑电数据进行时频变换，得到若干时频片段；将若干时频片段输入到训练完成的睡眠分期模型，得到脑电数据对应的判别规则集合以及睡眠分期结果；所述将若干时频片段输入到训练完成的睡眠分期模型，得到脑电数据对应的判别规则集合以及睡眠分期结果的步骤包括：将若干时频片段输入到训练完成的特征提取模块，得到对应的第一特征；将第一特征输入到训练完成的概念层模块，得到若干时频片段对应的判别信息，其中，每个时频片段均包含第一预设个数的判别信息；基于第一激活函数对判别信息进行处理，得到脑电数据对应的判别规则集合，其中，每个时频片段均对应一个判别规则；将若干时频片段对应的判别信息合并成第一信息组，并输入到训练完成的分类模块，得到第二信息组；基于第二激活函数对第二信息组进行处理，得到脑电数据对应的睡眠分期结果；在所述将若干时频片段输入到训练完成的睡眠分期模型，得到脑电数据对应的判别规则集合以及睡眠分期结果的步骤之前还包括：对预处理后的样本脑电数据进行时频变换，得到若干个样本时频片段；筛选出第二预设个数的相邻样本时频片段，并将第二预设个数的相邻样本时频片段输入到睡眠分期模型，得到第一损失函数与第二损失函数；组合第一损失函数以及第二损失函数得到联合损失函数；基于联合损失函数调整睡眠分期模型的参数；检测联合损失函数是否收敛；若联合损失函数未收敛，则以筛选出的新的第二预设个数的相邻样本时频片段作为所述第二预设个数的相邻样本时频片段，并返回执行将第二预设个数的相邻样本时频片段输入到睡眠分期模型，得到第一损失函数与第二损失函数的步骤；若联合损失函数收敛，则以最新的睡眠分期模型为训练完成的睡眠分期模型；所述将第二预设个数的相邻样本时频片段输入到睡眠分期模型，得到第一损失函数与第二损失函数的步骤包括：将相邻样本时频片段输入到特征提取模块，得到对应的第一样本特征；将第一样本特征输入到概念层模块，得到对应的样本判别信息；基于第一激活函数对样本判别信息进行处理，得到样本脑电数据对应的判别规则预测值；基于样本脑电数据对应的判别规则真实值和判别规则预测值，得到第一损失函数；将样本判别信息合并成第一样本信息组，并将第一样本信息组输入到分类模块，得到第二样本信息组；基于第二激活函数对第二样本信息组进行处理，得到样本脑电数据对应的睡眠分期预测值；基于样本脑电数据对应的判别规则真实值和判别规则预测值，得到第二损失函数。

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百度查询： 武汉大学 面向睡眠分期的脑电可解释性分析方法以及相关设备