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摘要
睡眠分期作为睡眠质量分析和相关睡眠疾病诊断的基础，能够辅助医生进行临床
诊疗，符合推进健康医疗大数据应用体系的发展需求。目前基于深度学习方法的睡眠
分期算法已经取得了较大的进步，但依然存在生理信号拓扑特征难以提取、算法准确
率低等挑战。本研究从直接捕获显著波形、模态内信号互补性的有效融合以及模态间
信号互补性建模等关键挑战展开深入的研究，主要研究内容如下：
1.针对现有算法间接获取显著波形导致算法分类精度低的问题，提出了基于单模
态上下文编码的睡眠分期算法。该算法利用编解码特征提取模
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