脑电信号处理实战 08|睡眠分期:整夜脑电的五分类实战
一、题目背景睡眠分期(Sleep Staging)是脑电临床 AI 最经典的任务之一。把一整夜的脑电信号切成 30 秒的帧,逐帧判定是清醒(W)、浅睡一期(N1)、浅睡二期(N2)、深睡(N3)还是快速眼动期(REM)——这不仅是睡眠医学的日常工作,也是 FDA 已批准的多款 AI 睡眠监测产品的核心功能。但这里有一个巨大的"坑":数据泄漏。很多入门教程为了漂亮的准确率,把同一被试的相邻帧随机分到训练集和测试集。这在临床场景中是荒谬的:来一个新病人,你不可能见过他的任何一帧。本篇把实战 07 建立的"评估卫生学"完整应用到这个真实临床任务上,用留一被试法(LOGO)给出诚实的性能数字。二、数据来源:PhysioNet Sleep-EDF(完全真实)我们使用PhysioNet Sleep-EDF (Expanded)数据集的 sleep-cassette 子集,版本 v1.0.0。这是公开的真实临床数据,无任何模拟成分。记录:SC4001E0、SC4011E0、SC4021E0、SC4031E0(4 名被试,每人第 1 夜)

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