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目的 睡眠分期能為兒童睡眠問題的診斷提供客觀的評價標準，有利于提前發(fā)現(xiàn)和診斷兒
童睡眠疾病。 方法 研究了一種基于因果卷積的兒童自動睡眠分期方法。 首先，對原始的腦電信號進行
帶通濾波處理以減少噪聲干擾，再利用具有不同尺寸卷積核的雙分支模塊提取信號的時頻特征；然后利
用膨脹因果卷積模塊完成時序特征的提取；最后，通過全連接層和 Ｓｏｆｔｍａｘ 分類器對學(xué)習(xí)到的抽象特征
進行分類。 在 ２０ 折交叉驗證下，采用準確率、召回率、以及 Ｆ１ 分數(shù)和科恩系數(shù)等指標對模型的分類性
能進行評價。 結(jié)果 采用美國國家兒童醫(yī)院的 １６４ 名 ２ ～ １０ 歲臨床兒童數(shù)據(jù)集，并設(shè)計了 ２ ～ １０ 歲、２ ～ ６
歲、６～ １０ 歲 ３ 個年齡組，實驗結(jié)果表明所提的因果卷積模型的兒童睡眠分期準確率分別為 ８１?? ７％、
８０?? ０％、８２?? ４％，科恩系數(shù)分別為 ０?? ７５、０?? ７３、０?? ７６。 結(jié)論 基于因果卷積的睡眠分期方法對兒童數(shù)據(jù)有良
好的分類能力，同時具有較快的收斂速度，可作為兒童睡眠疾病診斷的有效輔助工具