单通道脑电信号睡眠分期的Python项目源码与数据集

该资源包聚焦于自动睡眠分期的研究，利用Python语言进行开发，涉及脑电信号处理、机器学习模型训练、以及实验结果评价等关键环节。下面是详细的知识点总结： ### Python源码 源码部分可能包括了以下Python文件和对应的功能模块： - `network.py`：定义了网络结构，可能采用了一种类似于TinySleepNet的网络作为基础架构，但对该网络进行了特定的改进。其中包括使用双向RNN、GRU（门控循环单元）、Attention（注意力机制）等深度学习结构。开发者可通过修改参数，灵活选择网络结构的组成。 - `dataset.py`：负责数据集加载和预处理的部分，继承自PyTorch的`Dataset`类。该模块允许用户自定义序列长度`seq_len`和随机种子`shuffle_seed`，以便于调整输入数据的格式和实验的复现。 - `train.py`：包含了训练模型的代码，定义了训练过程中的关键参数和步骤。可能使用了自定义的损失函数，例如focal loss，以及可能运用了`wandb`（Weights & Biases）这一工具进行实验的记录和追踪，以方便后续的数据分析和结果复现。 - `test.py`：包含了测试模型和评估实验结果的代码，能够输出多种性能指标，如准确率（accuracy）、微平均F1分数（mf1）、回忆率（recall）、精确率（precision）和F1分数（f1），以及混淆矩阵等。 ### 模型 模型部分指的是由`network.py`定义的深度学习网络模型，具备以下特征： - **网络结构**：模型结构类似于TinySleepNet，这可能是一种专为睡眠分期设计的神经网络架构，具备处理时间序列数据的能力。 - **双向RNN**：双向循环神经网络能同时处理过去和未来的信息，提高了模型对于序列数据的时间依赖关系的理解。 - **GRU**：门控循环单元是RNN的一种变体，相比于标准RNN，它解决了长期依赖的问题，即能够更好地记住长序列中的信息。 - **Attention机制**：注意力机制使得模型可以对输入序列的不同部分赋予不同的权重，有助于模型聚焦于对预测结果影响更大的部分。 ### 数据集 数据集部分包含了脑电信号的样本，这些数据将被`dataset.py`加载和处理。数据集是自动睡眠分期研究的核心，其质量直接影响到模型训练和预测的准确度。数据集的加载和处理涉及如下操作： - **加载**：将脑电信号数据加载到模型中，进行进一步的预处理和分析。 - **预处理**：包括信号的归一化、去噪、分割等步骤，以适配模型训练的需要。 ### 项目说明 项目说明文档将提供该项目的详细背景信息、研究方法、实施步骤、以及如何运行源码等关键信息。该文档可能是理解整个项目架构和代码逻辑的关键。 ### 技术栈和工具 - **Python**：作为主要的编程语言，Python在数据分析、机器学习和深度学习领域拥有广泛的应用。 - **PyTorch**：一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等任务。本项目中主要用于构建和训练深度学习模型。 - **TinySleepNet**：一个轻量级的深度学习模型，专门用于睡眠分期任务。 - **Focal Loss**：一种损失函数，用于解决不平衡数据集问题，特别适合于目标检测任务，也被应用于睡眠分期中，可能用于调整分类任务的焦点。 - **Wandb**：一款模型开发和机器学习实验跟踪工具，用于记录和监控训练过程中的各种参数和性能指标。 ### 模型评价指标 在`test.py`中，开发者可以得到以下评价指标： - **准确率**（accuracy）：正确分类的样本数除以总样本数。 - **微平均F1分数**（mf1）：F1分数的微平均，反映了模型在所有类别上的平衡性能。 - **回忆率**（recall）：正确识别为正例的样本数除以实际为正例的样本总数。 - **精确率**（precision）：正确识别为正例的样本数除以预测为正例的样本总数。 - **F1分数**：精确率和召回率的调和平均，是评估模型性能的一个重要指标。 - **混淆矩阵**：用于可视化模型性能，其中的元素表示实际类别和预测类别之间的关系。 通过上述分析，我们可以看到，该资源包为研究人员提供了一个集成了数据集、预处理流程、训练过程、测试评价，以及模型定义和性能分析的完整框架。这将极大地促进基于Python的单通道脑电信号睡眠分期研究的实施和推广。