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龍圖騰網恭喜南京航空航天大學申請的專利基于時頻雙流增強的多頭注意機制睡眠分期方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115399735B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210882992.X，技術領域涉及：A61B5/00；該發明授權基于時頻雙流增強的多頭注意機制睡眠分期方法是由張道強;傅桂丹;周月瑩設計研發完成，并于2022-07-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于時頻雙流增強的多頭注意機制睡眠分期方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于時頻雙流增強的多頭注意機制睡眠分期方法。屬于工程醫學領域；步驟：獲取睡眠腦電信號并進行預處理；將其作為時域信息并衍生出兩條分支，其中一條經時頻變換后轉換為頻域信息；將頻域信息經過頻域特征提取器提取頻域特征；另一條經時域特征提取器提取時域特征；將上述兩個特征整合后得到時頻雙流特征；時頻雙流特征經過特征上下文學習模塊，得到睡眠分期的初步結果；將睡眠分期的初步結果輸入到條件隨機場中進行優化得到睡眠分期的最終結果。本發明既利用了腦電信號的時域信息和頻域信息，又通過多頭自注意力機制學習特征上下文的關聯，最后還通過條件隨機場對睡眠分期結果進一步優化，從而得到準確、客觀的睡眠分期結果。

本發明授權基于時頻雙流增強的多頭注意機制睡眠分期方法在權利要求書中公布了：1.基于時頻雙流增強的多頭注意機制睡眠分期方法，其特征在于，其具體操作步驟如下：步驟1.1、從現有的公開數據集中獲取睡眠腦電信號；步驟1.2、對獲取到的腦電信號進行預處理，得到預處理后的腦電信號；步驟1.3、將預處理后的腦電信號作為時域信息，時域信息衍生出兩條分支，將其中一條分支經過時頻變換后轉換為頻域信息，將轉換得到的頻域信息經過頻域特征提取器提取頻域特征；將衍生出的另一條分支經過時域特征提取器提取時域特征；將提取得到的時域特征和頻域特征整合后得到時頻雙流特征；步驟1.4、將時頻雙流特征經過特征上下文學習模塊，利用多頭自注意力機制學習特征之間的關聯性，得到睡眠分期的初步結果；多頭自注意將輸入特征分成多個頭構成的子空間，每個子空間內會學習該空間內的注意權值，不同子空間的頭部也會進行信息交互，傳遞不同子空間之間的注意信息；因此，多頭自注意能夠整體提高模型對于不同位置的關注能力；對于多核特征處理器輸出的特征l是特征長度，d是特征維度；假設多頭自注意的頭數為H，在本方法中實際為5，則輸入特征會平均劃分為H個子空間，每個子空間的特征為其中：1≤n≤H；對于每個子空間n，根據可學習的權重矩陣計算其相應的Qn、Kn、Vn： 每個子空間n的自注意力An由Qn、Kn、Vn進行點積運算可得，具體運算公式為： 多頭自注意力則會對每個子空間的自注意力An進行拼接操作：MultiHeadAttention＝ConcatA1…An…AH多頭自注意力計算結果MHA還會與輸入特征進行殘差加和操作，再進入前向傳播模塊；前向傳播模塊會對輸入M先進行層歸一化，再進入兩個全連接層；輸出結果會與最初輸入再次進行殘差操作，輸出F進入全連接層，進而輸出初步預測的睡眠分期結果；步驟1.5、將得到的睡眠分期的初步結果輸入到條件隨機場中進行優化，從而得到睡眠分期的最終結果；對于上個模塊得到的初步結果，會先對每個30s的時間窗口所處睡眠階段有個預先地判斷，當該時間窗口的腦電信息無法充分進行睡眠階段判定時，會考慮該30s時間窗口前后所處的階段來確定當前階段；條件隨機場是一種判別式概率模型，基于線性條件隨機場；線性條件隨機場定義了兩條隨機序列，一條是狀態序列I＝{i1,i2,…,iT}，一條是觀測序列O＝{o1,o2,…,oT}；觀測序列O是上一模塊初步預測的結果，其中，in、on∈{W,N1,N2,N3,REM}1≤n≤T代表在n時刻的真實標簽和觀測到的初步睡眠分期結果；需從觀測序列和狀態序列構成的無向圖中根據概率來判別得出最終睡眠分期的預測結果，其條件概率分布為： fkin,in-1,on為其特征函數，具體分為轉移特征函數tkin,in-1,on和狀態特征函數slin,in-1,on，ωk是特征函數的權重，K為特征函數的總數；對于構建的條件概率分布，采用最大化條件似然函數求解其最優解，其中N為預測序列的長度，Ij和Oj分別代表第j個樣本的狀態值和觀測值；最后得到訓練好的模型后，使用維特比算法求解預測值；由于睡眠階段各個類別存在不均衡問題，使用加權交叉熵損失函數： ωt是根據每個類別可調節的權重參數，M為樣本總數，T為樣本類別數；為第m個樣本的真實標簽，為第m個樣本的預測標簽，其共同構成模型的訓練損失Loss。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京航空航天大學，其通訊地址為：211106 江蘇省南京市江寧區將軍大道29號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。