基于Transformer对比学习的自动睡眠分期方法 

摘要： 自动睡眠分期由于其在分析整晚多导睡眠（PSG）信号方面具有高效性，能够有效支持临床专家对睡眠障碍进行诊疗。然而，现有的研究主要集中在与实际临床数据不相同的公共数据集上。为了缩小理论模型与实际临床实践之间的差距，提出了一种新的深度学习模型，将视觉Transformer与监督对比学习相结合，实现有效的睡眠阶段分期。实验结果表明，该模型能够更有效地对多通道PSG信号进行分期。在两个公开的睡眠数据库上该模型平均F1得分分别为79.2%和76.5%，优于之前的研究，表明了该模型强大的能力，在儿童小数据库上的平均准确率也达到了88.6%。提出的模型不仅在公共数据库上进行了验证，而且在提供的临床数据库上进行了验证，以严格评估其在临床实践中的使用情况。

关键词：睡眠分期，视觉Transformer，对比学习，多导睡眠信号

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Cite this article

Ma, J., Ren, Z., Zhang, T. et al. Transformer-Based Contrastive Learning Method for Automated Sleep Stages Classification. J. Shanghai Jiaotong Univ. (Sci.) 30, 720–732 (2025). https://doi.org/10.1007/s12204-024-2734-z