基于脑电信号的睡眠状态识别模型训练方法和系统

摘要

本发明涉及一种基于脑电信号的睡眠状态识别模型训练方法和系统，其中所述方法包括：采集用户在睡眠过程中产生的脑电信号，并分三路分别根据睡眠状态识别的识别任务从所述脑电信号中提取相应的特征数据；将三路特征数据分别输入预先训练的睡眠状态识别模型、清醒状态检测器以及睡眠状态检测器；读取所述睡眠状态识别模型、清醒状态检测器以及睡眠状态检测器的输出结果，根据所述输出结果确定所述特征数据的数据类型，并对该特征数据进行类型标注；根据标注后的特征数据进行模型训练，获得该用户的个人睡眠状态识别模型。该方案训练的睡眠状态识别模型，切合了用户个人特异性，剔除外界信号所干扰，提高了模型识别的准确性。

主权项

一种基于脑电信号的睡眠状态识别模型训练方法，其特征在于，包括：采集用户在睡眠过程中产生的脑电信号，并分三路分别根据睡眠状态识别的识别任务从所述脑电信号中提取相应的特征数据；将三路特征数据分别输入预先训练的睡眠状态识别模型、清醒状态检测器以及睡眠状态检测器；其中，睡眠状态识别模型用于识别用户的清醒或睡眠状态，清醒状态检测器用于识别用户的清醒状态，睡眠状态检测器用于识别用户的睡眠状态；读取所述睡眠状态识别模型、清醒状态检测器以及睡眠状态检测器的输出结果，根据所述输出结果确定所述特征数据的数据类型，并对该特征数据进行类型标注；根据标注后的特征数据进行模型训练，获得该用户的个人睡眠状态识别模型。