睡眠自动分期 睡眠自动分期是指利用计算机算法或人工智能技术来对睡眠过程中的不同阶段进行识别和分类的方法睡眠分期是睡眠质量评估和睡眠相关疾病诊断的重要依据但传统的人工分期方法耗时费力且存在主观差异因此睡眠自动分期具有重要的临床意义和研究价值帮助医生诊断睡眠障碍提高睡眠质量优化睡眠周期等 睡眠自动分期的基本原理是利用多导联或单导联的多生理信号如脑电图心电图肌电图等作为输入提取信号的时域频域或时频域特征然后使用机器学习或深度学习等算法来训练和测试分类模型最后输出每个时段通常为秒的睡眠阶段标签睡眠阶段的标准有多种其中最常用的是美国睡眠医学会AASM制定的标准将睡眠分为觉醒快速動眼期REM和非快速眼动睡眠NREM三大类其中NREM又细分为NN和N三个阶段 睡眠自动分期的主要挑战是如何处理信号的噪声干扰和不平衡性以及如何提高模型的泛化能力和鲁棒性目前已经有许多研究者提出了各种各样的方法来解决这些问题例如使用数据增强特征选择集成学习卷积神经网络循环神经网络等技术这些方法在不同的数据集上都取得了一定的效果但是仍然有改进的空间和潜力