【摘 要】
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睡眠分期是诊断阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征的关键任务。目前,将深度学习技术应用于睡眠分期任务是一个研究热点。睡眠分期任务一般需要大量有标签多导睡眠图数据通过监督学习方法对深度神经网络进行训练,但是高质量的有标签多导睡眠图数据数量稀少。因为多导睡眠图数据标注的过程十分繁琐,并且标注人员需要有睡眠医学相关知识背景,一般是睡眠领域的医生才能进行标注。有标签多导睡眠图数据不足的情况下,通过监督学习方法训
【基金项目】
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深圳市科学技术创新委员会的稳定支持计划（WDZC202008181213480001）； 可持续发展计划（KCXFZ202002011010487）；
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睡眠分期是诊断阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征的关键任务。目前,将深度学习技术应用于睡眠分期任务是一个研究热点。睡眠分期任务一般需要大量有标签多导睡眠图数据通过监督学习方法对深度神经网络进行训练,但是高质量的有标签多导睡眠图数据数量稀少。因为多导睡眠图数据标注的过程十分繁琐,并且标注人员需要有睡眠医学相关知识背景,一般是睡眠领域的医生才能进行标注。有标签多导睡眠图数据不足的情况下,通过监督学习方法训练的睡眠分期模型的分类性能不佳。针对目前存在的问题,本文对基于对比学习的睡眠分期方法进行研究,并提出了两种基于对比学习的睡眠分期方法,在仅有少量有标签多导睡眠图数据的情况下利用无标签多导睡眠图数据提高睡眠分期模型的分类性能,主要贡献如下:1、本文提出了一种新的结合注意力机制的对比学习睡眠分期模型。该模型使用无标签多导睡眠图数据进行无监督预训练,通过模型中的编码器提取无标签多导睡眠图数据的一致性特征。预训练结束后固定编码器的参数并通过少量有标签多导睡眠数据对模型中的双向长短时记忆网络和双视角注意力模块进行参数的微调。经实验验证,结合注意力机制的对比学习分期方法可以有效提高睡眠分期模型的分类性能。2、本文提出了一种新的结合伪标签方法的对比学习睡眠分期模型。该模型使用少量有标签数据进行预训练得到有一定分类能力的分类网络,将预训练网络的编码器参数作为该模型编码器的初始化参数,然后结合伪标签方法对无标签多导睡眠图数据和有标签多导睡眠图数据进行端到端的学习。该模型对无标签多导睡眠图数据进行筛选,使用高置信度的无标签多导睡眠图数据生成伪标签进行训练。对于低置信度的无标签数据,该模型将它们进行对比学习提高编码器提取一致性特征的能力。经过实验验证,结合伪标签方法的对比学习方法可以有效提高睡眠分期模型的分类性能。本文还基于指数移动平均的思想对该方法进行了改进,并通过实验验证了改进之后的方法能更有效地提高模型的分类性能。
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