我们提出了一种使用EOG信号进行自动睡眠分期分类的创新方法。SE-Resnet-Transformer模型在多个数据库上验证表现出色，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产生积极影响。