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DREAMS：用于医疗和健康应用的深度学习模型训练的Python框架及模型卡报告
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新框架，利用时间-频率补丁序列和注意力机制自动识别和定义人类睡眠的脑电图特性。在Sleep Heart Health Study数据集上，该方法取得了优异的F1得分和kappa值，并提供了良好的可解释性，展示了睡眠分期与特征提取的关系。
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关键要点
- 提出了一种新的框架，自动捕捉人类睡眠的脑电图信号的时频特性。
- 使用时间-频率补丁序列划分EEG频谱图的信息特征。
- 基于注意力的架构有效搜索时频补丁与睡眠阶段的相关性。
- 在Sleep Heart Health Study数据集上取得了0.93、0.88和0.87的F1得分。
- 方法具有高达0.80的kappa值，显示出高度一致性。
- 可视化睡眠分期决策与提取特征之间的对应关系，增强模型可解释性。
