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MATLAB小实验源码-Sleep_Transfer_Learning：利用深度迁移学习提高自动睡眠分期准确性

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简介：
本项目通过MATLAB实现基于深度迁移学习算法的Sleep_Transfer_Learning模型，旨在提升自动睡眠分期技术的准确性和效率。 Matlab小实验源代码通过深度迁移学习实现更准确的自动睡眠分期。该存储库包含手稿中的源代码、预训练模型及实验设置：Huy Phan, Oliver Y. Chén, Philipp Koch, Longqing Long, Ian McLoughlin, Alfred Mertins 和 Maarten De Vos 于2020年8月在IEEE生物医学工程学期刊（TBME）上发表。使用Matlab进行数据准备： SeqSleepNet的路径应更改为seqsleepnet/，然后运行preprare_data_sleepedf_sc.m来制备 SleepEDF-SC 数据（需要提供相应的数据路径，请参阅脚本中的说明）。生成的 .mat 文件会存储在 mat 目录中。接着执行 genlist_sleepedf_sc.m 脚本来基于 data_split_sleepedf_sc.mat 拆分的数据创建SleepEDF-SC文件列表，以用于网络训练。这些生成的文件将保存到 tf_data/ 目录下。 最后运行 preprare_data_sleepedf_st.m 准备 SleepEDF-ST 数据（同样需要提供数据路径，请参考脚本中的注释）。生成的 .mat 文件会存储在 mat 目录中。

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  • MATLAB小实验源码-Sleep_Transfer_Learning：利用深度迁移学习提高自动睡眠分期准确性
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    本项目通过MATLAB实现基于深度迁移学习算法的Sleep_Transfer_Learning模型，旨在提升自动睡眠分期技术的准确性和效率。 Matlab小实验源代码通过深度迁移学习实现更准确的自动睡眠分期。该存储库包含手稿中的源代码、预训练模型及实验设置：Huy Phan, Oliver Y. Chén, Philipp Koch, Longqing Long, Ian McLoughlin, Alfred Mertins 和 Maarten De Vos 于2020年8月在IEEE生物医学工程学期刊（TBME）上发表。使用Matlab进行数据准备： SeqSleepNet的路径应更改为seqsleepnet/，然后运行preprare_data_sleepedf_sc.m来制备 SleepEDF-SC 数据（需要提供相应的数据路径，请参阅脚本中的说明）。生成的 .mat 文件会存储在 mat 目录中。接着执行 genlist_sleepedf_sc.m 脚本来基于 data_split_sleepedf_sc.mat 拆分的数据创建SleepEDF-SC文件列表，以用于网络训练。这些生成的文件将保存到 tf_data/ 目录下。 最后运行 preprare_data_sleepedf_st.m 准备 SleepEDF-ST 数据（同样需要提供数据路径，请参考脚本中的注释）。生成的 .mat 文件会存储在 mat 目录中。
     
  • SleepNet:利用深度学习实现睡眠自动分期-源码
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    SleepNet是一款基于深度学习技术的软件工具，旨在提供准确、高效的睡眠自动分期分析。通过解析并分类用户的睡眠数据，该工具能够帮助用户更好地理解自身的睡眠模式，并为医生和研究人员提供了宝贵的数据支持。本项目附带完整源码，便于研究与二次开发。 SleepNet是一个使用单通道EEG信号的轻量级自动睡眠阶段分类算法的设计项目。最初的目标是尝试多种不同的深度神经网络结构（如LSTM、ResNet、DFCNN等），以实现对单通道EEG数据进行自动化分期的目的。目前，该项目已经完成了最终设计，并将重点转向如何在实际应用中使用代码以及平衡计算能力和准确性之间的关系。 此外，项目团队还将提供一些预先训练好的模型，方便用户直接利用这些模型来预测自己的数据结果。我们相信这些分类算法不仅适用于EEG信号的分析，在其他生理信号（如ECG、EMG等）的应用上也有潜在价值。希望这一成果能够对您的研究或项目有所帮助。 如果您想要运行此代码进行模型训练或者使用预训练好的模型来进行数据分析，可以参考相关文档和说明页面上的指导信息。我们使用的两个公开可用的睡眠数据集分别是CinC Challenge 2018的数据以及sleep-edf等标准数据库，其中对于前者仅利用了其C4-M1通道的信息。 以上就是关于该项目的主要内容概述，请根据具体需求进行进一步探索。
     
  • AASM睡眠分期规则下的睡眠期判读标准
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    本研究聚焦于依据AASM（美国睡眠技术学会）的标准对睡眠周期进行详细划分和解读，旨在提供精确的睡眠评估方法。 睡眠期判读标准的基本规则如下：1. 使用逐屏分期方法进行分析，每30秒为一屏，并对整个睡眠时段（从熄灯到开灯）的每一屏依次评分，在整段分析过程中保持相同的屏幕间隔；2. 不允许将相邻两屏的部分合并成一个新的屏幕；3. 如果一个屏幕上出现多个睡眠特征，则应根据占主导地位的分期进行判读；4. 若某一时段内无明显睡眠特征，需参考前一或数个时段以及后一或数个时段内的睡眠情况来进行判断。
     
  • 睡眠数据分析：利用R解析睡眠周期数据
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  • 有监督的表示学习：基于深度自动编码器的迁移学习
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    本研究探讨了利用深度自动编码器进行有监督表示学习和迁移学习的方法，旨在优化模型在目标领域的性能。 过去十年间，迁移学习受到了广泛的关注。这一领域中的一个核心研究问题是如何为不同领域的实例找到合适的表示形式，从而通过新的表示方法来减少这些领域的差异性。近年来，深度学习被提出用于获取更强大的特征以支持迁移学习任务。然而，大多数先前的方法并未显著地缩小域之间的差距，并且在学习表示时也没有充分利用标签信息。 本段落介绍了一种基于深度自动编码器的监督式表征学习方案，专为解决迁移学习中的挑战而设计。此方法采用具有两个层级的深度自动编码器：嵌入层和标记编码层。其中，在嵌入层中，通过最小化源域与目标域间实例距离分布的KL散度来实现软化的领域内插；而在标签编码层，则利用一种软件最大回归模型对源领域的标签信息进行高效的编码处理。 在三个实际世界的图像数据集中进行了广泛的实验验证，证明了我们提出的方法相较于多种最先进的基准方法具有显著的优势。
     
  • 基于PyTorch的深度学习在单通道EEG睡眠分期中的应用（含Python代码和文档）
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    本研究利用PyTorch框架开发深度学习模型，针对单通道EEG信号进行睡眠阶段自动分类。项目附带详细文档与Python实现代码，便于复现实验结果。 基于深度学习PyTorch框架的单通道EEG睡眠分期项目提供了Python源代码及详细的文档说明。该项目是我个人毕业设计的一部分，所有上传的代码均经过测试并成功运行。 1. 本资源中的每个文件都已在功能正常的情况下进行了验证后才进行发布，请放心下载使用。 2. 此项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的学生及教师或企业员工学习参考。同时也适用于初学者进阶，可用于毕业设计、课程作业或者初期项目的演示。 3. 如果你有一定的基础，可以在此代码的基础上进行修改以实现其他功能，并将其应用于毕业设计或其他项目中。 下载后请首先查看README.md文件（如有），仅供个人研究使用，请勿用于商业用途。
     
  • 迁移学习在深度强化学习中的应用
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    简介：本文探讨了迁移学习如何改善深度强化学习模型的表现，通过知识转移机制解决样本不足和泛化能力弱的问题。 本段落综述了迁移学习在强化学习问题设置中的应用。RL已经成为解决序列决策问题的关键方法，并且随着其在各个领域的快速发展（如机器人技术和游戏），迁移学习成为通过利用外部专业知识来促进RL过程的一项重要技术。
     
  • DeepFeatX：利用迁移学习自动抽取图像与文本特征-源码
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    DeepFeatX是一款基于迁移学习技术的开源工具，专为自动化提取图像和文本特征设计。它通过复用预训练模型加速新任务的学习过程，并提供高效的特征表示。 deepfeatx：使用转移学习模型的图像深度学习特征提取器。从ResNet、VGG16和EfficientNet等预训练模型自动抽取图像中的特征（以及不久之后的文本）。安装方法为pip install deepfeatx。
     
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  • 睡眠分类器：利用Apple Watch的心率和加速度数据来划分睡眠阶段
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    睡眠分类器是一款创新的应用程序，它能够通过分析Apple Watch收集到的心率和加速度数据，精准地将用户的睡眠周期分为不同的阶段，帮助用户更好地了解并改善其睡眠质量。 此代码使用scikit-learn根据Apple Watch的加速度数据和心率（通过光体积描记法得出）对睡眠进行分类。与工作相关的论文中提到了这种方法。 入门指南： 该代码适用于Python 3.7版本环境。 数据获取： 可以利用PhysioNet平台下载用Apple Watch收集的数据集。 MESA数据集需要从相应渠道申请NSRR访问权限来获得。 特征处理及数字分析： 原始数据经过清理后，在preprocessing_runner.py文件中生成所需的功能。analysis_runner.py文件可用于创建展示分类器性能的图表，其中可以根据需求注释和取消注释相关部分以运行特定的数值测试。 注意事项： 在图4和图8中的蓝色仅运动分类器性能行里，REM（快速眼动睡眠）与NREM（非快速眼动睡眠）标签已经互换。虚线代表的是非快速眼动睡眠(NREM)，而实线则表示快速眼动睡眠(REM)。 用于对比的MESA数据集子集中包括了前188名拥有有效数据记录的研究对象的数据。