AttnSleep 开源项目教程

• 泰然健康网
• 2025-09-25 22:34

项目介绍

AttnSleep 是一个基于注意力机制的深度学习方法，用于单通道 EEG 信号的睡眠阶段分类。该项目由 Nanyang Technological University 的 School of Computer Science and Engineering 开发，并在 TNSRE 2021 发表了相关论文。AttnSleep 利用多分辨率卷积神经网络（MRCNN）和自适应特征重标定（AFR）模块提取特征，并通过时间上下文编码器（TCE）捕获时间依赖关系，从而实现高效的睡眠阶段分类。

项目快速启动

环境配置

首先，确保你已经安装了 Python 和必要的依赖库。你可以使用以下命令安装所需的库：

pip install -r requirements.txt

数据准备

下载所需的 EEG 数据集，并将其放置在 data 目录下。

模型训练

使用以下命令启动模型训练：

python train_Kfold_CV.py --config config.json

模型评估

训练完成后，使用以下命令进行模型评估：

python evaluate.py --model_path path_to_model --data_path path_to_data

应用案例和最佳实践

应用案例

AttnSleep 可以广泛应用于医疗健康领域，特别是在睡眠监测和诊断中。例如，医院和睡眠实验室可以使用 AttnSleep 对患者的睡眠阶段进行自动分类，从而辅助医生进行睡眠障碍的诊断和治疗。

最佳实践

数据预处理：确保 EEG 数据的质量和一致性，进行必要的预处理步骤，如滤波和去噪。 超参数调优：通过交叉验证和网格搜索等方法，调整模型超参数以获得最佳性能。 模型集成：结合多个模型的预测结果，提高分类的准确性和鲁棒性。

典型生态项目

DeepSleepNet

DeepSleepNet 是另一个用于睡眠阶段分类的深度学习模型，它利用 LSTM 和 CNN 进行特征提取和时间序列建模。与 AttnSleep 相比，DeepSleepNet 在某些数据集上可能表现出更好的性能，但训练时间较长。

SeqSleepNet

SeqSleepNet 是一个基于序列模型的睡眠阶段分类器，它使用 LSTM 和注意力机制来捕获 EEG 信号的时间依赖关系。SeqSleepNet 在多个公共数据集上进行了评估，并展示了良好的分类性能。

通过结合这些生态项目，可以进一步提高睡眠阶段分类的准确性和泛化能力。

以上是 AttnSleep 开源项目的详细教程，希望对你有所帮助。如果有任何问题，请参考项目的 GitHub 页面 或联系项目维护者。

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