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。