本文提出了一个新颖的框架,以根据权威的睡眠医学指导自动捕获人睡眠的脑电图(EEG)信号的时间频率。该框架由两个部分组成:第一部分通过将输入EEG频谱图将其划分为一系列时频贴片来提取信息特征。第二部分是由基于注意力的体系结构有效地搜索分配的时频贴片和并行睡眠阶段定义因素之间的相关性构成的。拟议的管道在Sleep Heart Health研究数据集上进行了验证,其阶段唤醒,N2和N3的新最新结果获得了相应的F1分数为0.93、0.88和0.87,仅使用EEG信号。该提出的方法还具有高评分者间可靠性为0.80 kappa。我们还可以看到睡眠分期决策与提出方法提取的特征之间的对应关系,为我们的模型提供了强大的解释性。
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