单通道脑电信号睡眠自动分期研究的任务书.docx

单通道脑电信号睡眠自动分期研究的任务书
任务目的：
睡眠是人体必不可少的生理性需求之一，睡眠质量的好坏与人的健康密切相关。对于睡眠状态的评估和分期，一般采用脑电信号作为主要指标。因此，实现脑电信号的自动分期是非常重要的。这个任务的目的是研究单通道脑电信号的睡眠自动分期方法，提高人体睡眠状态的精细化评估，为人体睡眠相关疾病的预防和治疗提供支持。
研究方法：
1.数据采集方案
使用多导脑电设备采集健康人群的脑电信号。因资源有限，本次研究采集单通道脑电信号数据。选取20名健康成年人，每名被试定期进行脑电信号采集。
2.脑电信号预处理
提取被试的脑电信号及状态标签。使用MATLAB软件对数据进行预处理，包括去除眼动伪迹、肌肉电信号干扰等。
3.特征提取
将分段后的脑电信号进行特征提取，选取能够反映不同睡眠阶段特征的指标。针对单通道，从时频、空间、时域等多个角度选择有效特征进行分析。
4.分类器训练
选取多种经典的分类算法，如支持向量机、K最近邻等，构建分类器进行模型训练。在实验数据中采用交叉验证的方法进行验证，根据分类器的效果选择最佳方法。
5.睡眠分期
将脑电信号特征向量输入分类器中进行判断，利用已经训练好的模型对脑电信号进行分期。根据美国睡眠学会(AASM)标准进行睡眠分期。
6.模型评估
对模型进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标。在验证数据集上对模型进行测试，对比分析不同算法的优劣。
7.临床应用
将该模型应用于具体临床场景，观察其实际应用效果，为人体睡眠相关疾病的预防和治疗提供帮助。
任务成果：
1.完成20名健康成年人单通道脑电信号的采集。
2.数据预处理流程的建立，包括去除眼动伪迹、肌肉电信号干扰等。
3.脑电信号特征提取及人工标记，提取时频、空间、时域等特征。
4.多种分类算法的训练模型，包括支持向量机、K最近邻等。
5.采用交叉验证等方法对模型的效果进行评估，获得分类器的最佳算法和模型参数。
6.对单通道脑电信号进行睡眠分期，实现自动化分期。
7.采用临床临床试验验证模型的有效性和实用性。
任务时间：
本任务的时间为6个月。
任务预算：
除设备、场地、人力成本外，预算为10000元。
任务风险：
脑电信号不稳定会导致实验结果偏移，影响任务的预期效果。另外，数据集质量不高也会影响训练效果，降低模型的正确率。此外，不可控因素如采集时疲劳或疾病等情况，也会对实验结果产生影响。