本研究提出了一种基于自我监督学习的自动睡眠分期方法，利用脑电图信号和深度学习技术，显著提高了睡眠阶段分类的准确性。模型通过多标签谱分析和新颖的损失函数，在多个数据集上表现优异，并提供可解释性，帮助睡眠专家进行更精确的诊断。
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