标准多导睡眠图像数据与耳内脑电信号的比较分析：初步研究
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
SE-Resnet-Transformer模型使用EOG信号进行自动睡眠分期分类，准确性和性能较高。模型在公开数据库上验证，并提供了内部机制见解。该方法提高了睡眠分期分类的可访问性，减少了对EEG模式的需求，对医疗保健和睡眠研究有希望的影响。
🏷️
