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deepsleepnet

自动睡眠阶段评分深度学习模型

DeepSleepNet是一个创新的深度学习模型,用于基于原始单通道脑电图(EEG)数据的自动睡眠阶段评分。其独特的双阶段架构融合了表示学习和序列残差学习技术,大幅提升了评分准确性。通过在MASS和Sleep-EDF等公开数据集上的严格评估,DeepSleepNet展现出优于传统手工特征工程方法的卓越性能。这一高效、精确的自动化工具为睡眠障碍诊断、睡眠质量监测等睡眠研究和临床应用领域带来了新的可能。

U-Time - 深度学习模型实现高频睡眠自动分期
GithubU-SleepU-Time开源项目时间序列分割深度学习睡眠分期
U-Sleep是基于U-Time时间序列分割模型开发的深度学习系统,专门用于高频睡眠自动分期。它能适应多种临床人群和多导睡眠记录协议,提供准确稳健的分期结果。该项目包含模型的完整实现,支持训练和评估,并提供命令行接口便于操作使用。
EEG-ATCNet - 创新深度学习模型提升运动想象分类
ATCNetEEGGithub开源项目注意力机制深度学习脑机接口
EEG-ATCNet是一种创新的深度学习模型,专门用于脑机接口中EEG信号的运动想象分类。该模型融合卷积神经网络、自注意力机制和时间卷积网络,有效提取EEG信号时空特征。在BCI竞赛IV-2a数据集上,EEG-ATCNet准确率达81.10%,优于其他常用模型。项目还实现了多种注意力机制和数据处理方法,为EEG信号分析研究提供了实用工具。
ECG-Heartbeat-Classification-seq2seq-model - 序列到序列深度学习模型实现心电图心跳分类与心律失常检测
ECG心跳分类GithubMIT-BIH数据库序列到序列模型开源项目心律失常检测深度学习
项目利用序列到序列深度学习方法进行心电图心跳分类和心律失常检测,涵盖患者间和患者内两种情况。采用MIT-BIH心律失常数据库评估,提供预处理数据集和训练脚本。模型在分类任务中表现出色,为心脏病学研究提供新方法。代码开源,仅供学术和非商业使用。
EEG-To-Text - 脑电波解码实现文本生成及情感分析
EEG解码GithubZuCo数据集开源项目神经语言处理脑电图转文本零样本情感分类
EEG-To-Text项目探索脑电波解码技术,实现开放词汇文本生成和零样本情感分类。该项目基于ZuCo数据集,利用神经网络模型将脑电波信号转换为文本并进行情感分析。这项技术可能为人机交互、辅助沟通和认知科学研究提供新的研究方向。
SomniAI - 智能梦境分析揭示潜意识奥秘
AI工具AI梦境分析OpenAISomniAI免费服务心理学
SomniAI是一款基于OpenAI技术的免费梦境分析服务,支持六种语言。用户描述梦境后,几分钟内即可获得专业解读,无需心理学背景。该服务不存储个人数据,确保隐私安全。通过解析普通梦境和噩梦,SomniAI帮助用户深入理解潜意识,识别潜在问题,从而提升生活质量。这项多语言AI服务适合所有人使用,为每位用户提供个性化的梦境洞察。
DreamAi - 智能梦境解析与记录应用
AI工具AI引擎梦境分数梦境日记梦境解析自我认知
DreamAi应用运用AI技术解析梦境意义,提供便捷的梦境日记功能。通过AI梦境分析引擎,探索梦境主题和符号,生成梦境健康评分,帮助追踪梦境模式和心理健康。这款潜意识探索工具旨在提供深度洞察,促进自我认知和个人成长。DreamAi是您探索梦境奥秘的智能伙伴。
night-enhancement - 将层分解与光效抑制结合的无监督夜间图像增强方法
ECCVGithub图像处理夜间图像增强开源项目无监督学习计算机视觉
这个项目提出了一种新型无监督夜间图像增强方法,结合层分解和光效抑制技术来提升夜间图像质量。该方法能有效去除不必要的光效,同时提高图像整体可见度。在多个低光照数据集上,这种方法展现出优异性能,为夜间图像处理领域开辟了新思路。项目公开了源代码、预训练模型和数据集,便于研究人员进行深入研究和应用。
EEG-Conformer - 结合卷积和自注意力的EEG解码与可视化工具
EEG ConformerEEG解码Github卷积神经网络大脑波形投影开源项目自注意力机制
EEG Conformer是一种结合卷积和自注意力机制的EEG分类与可视化工具。其卷积模块提取时间和空间上的局部特征,自注意力模块捕捉全局关联,最终通过全连接层进行分类预测。此外,EEG Conformer还具备将类激活映射到脑拓扑图的可视化功能。支持Python 3.10和Pytorch 1.12,在多个BCI竞赛数据集上表现出色。
EEGwithRaspberryPI - Raspberry Pi EEG shield开源项目助力神经科学研究
GithubPiEEG开源项目树莓派生物信号脑机接口
EEGwithRaspberryPI项目开发了一款适用于Raspberry Pi的EEG shield,为神经科学研究提供了便捷工具。项目包含硬件连接指南、数据读取脚本和实时可视化界面,支持250Hz采样率的数据采集。该开源设备仅供研究使用,不适用于医疗目的。项目还展示了基于眨眼的机器人控制,体现了其在脑机接口领域的应用潜力。
ninesleep - 开源项目实现Eight Sleep Pod 3本地控制
Eight Sleep Pod 3Github固件替代家庭自动化开源项目智能床垫本地控制
这是一个开源项目,旨在替代Eight Sleep Pod 3智能床垫的原有控制系统。该项目提供了硬件修改指南、API接口说明和智能家居集成示例,使用户能够在本地控制设备,无需连接原厂服务器。用户可自定义温度、闹钟等功能,适合注重隐私和自主控制的人群。项目为追求个性化睡眠体验的用户提供了灵活的开源解决方案。
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