AutoSleepScorer: 开源睡眠阶段分类工具包

AutoSleepScorer: 开源睡眠阶段分类工具包

AutoSleepScorerAn open-source sleep stage classification Python package项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoSleepScorer

项目介绍

AutoSleepScorer 是一个基于Python的开源项目，致力于实现利用卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）进行自动的睡眠阶段分类。该工具包源自作者的硕士论文研究，旨在通过先进的机器学习技术提供一种可靠的睡眠数据处理解决方案。它允许研究人员和开发者自动化分析EEG（脑电图）信号，以确定不同的睡眠阶段，从而对睡眠质量进行评估。

快速启动

要开始使用AutoSleepScorer，首先确保你的环境已安装了必要的依赖项。若未安装Git，可以通过以下命令在Anaconda环境中安装：

conda install git

之后，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/skjerns/AutoSleepScorer.git

接下来，在Python环境中执行示例代码进行简单分类：

from sleepscorer import Scorer

# 假设你已经有一个EEG文件路径
file = "path_to_your_eeg_file.eeg"

# 初始化Scorer对象，并指定是否需要生成hypnogram（睡眠阶段图）
scorer = Scorer([file], hypnograms=True)
scorer.run()

对于更详细的使用，比如从EDFx数据库下载样本文件并进行分类，可以参照项目中的说明或示例脚本操作。

应用案例与最佳实践

下载样本文件并进行分类

为了展示AutoSleepScorer的功能，我们从EDFx数据库下载一个样本EEG文件及其对应的地面真相hypnogram：

from sleepscorer import tools

# 下载样本文件
tools.download('https://physionet.org/physiobank/database/sleep-edfx/sleep-cassette/SC4001E0-PSG.edf', 'sample-psg.edf')
# 下载对应hypnogram
tools.download('https://pastebin.com/raw/jbzz16wP', 'sample-psg-groundtruth.csv')

# 使用下载的文件进行分类
scorer = Scorer(['sample-psg.edf'], hypnograms=True)
results = scorer.run()
# 分析结果并与groundtruth对比以评估准确性

此步骤展示了如何集成实际数据进行睡眠阶段的自动分析，是实现个性化睡眠监测与研究的关键环节。

典型生态项目

虽然AutoSleepScorer本身即是一个独立且专注于睡眠阶段分类的项目，但在健康科技领域，它可以与其他健康数据处理、生物信号分析的开源软件共同构建更广泛的生态系统。例如，可以与生理信号记录软件（如OpenSignals）结合，用于实时监测或数据分析；或者与可穿戴设备的数据接口集成，为用户提供定制化的睡眠改善建议。此外，研究者们还可以借助于诸如MNE-Python这样的工具来预处理EEG数据，然后用AutoSleepScorer进行后续的睡眠阶段分类，形成一个完整的睡眠数据分析流程。

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请注意，该项目可能已处于档案状态，具体使用时需检查其最新状态和更新日志，以及是否有最新的维护版本或替代品可用。

AutoSleepScorerAn open-source sleep stage classification Python package项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoSleepScorer