睡眠作为人体不可或缺的生理过程，其质量与健康息息相关。睡眠阶段分类是评估睡眠质量的核心环节，通过将睡眠划分为清醒期（W）、快速眼动期（REM）及非快速眼动期（N1、N2、N3），可为睡眠障碍诊断、疾病关联分析提供关键依据。传统人工分类依赖睡眠专家依据多导睡眠图（PSG）手动标注，不仅耗时费力、成本高昂，还易受主观因素影响。为此，基于深度学习的自动睡眠阶段分类技术成为研究热点，CCRR-Sleep-Net（Cross-Channel Residual Recurrent Sleep Network，跨通道残差循环睡眠网络）便是其中具备代表性的模型之一，其通过融合多通道特征提取与时序依赖建模能力，实现了高精度的睡眠阶段智能分类。
一、研发背景：睡眠阶段分类的技术痛点与需求
在CCRR-Sleep-Net出现之前，自动睡眠阶段分类技术面临三大核心挑战：
1.多通道数据融合难题：PSG数据包含脑电图（EEG）、眼电图（EOG）、肌电图（EMG）等多源信号，不同通道信号的生理意义差异大，如何有效提取各通道关键特征并实现协同融合，是提升分类精度的关键。
2.时序依赖捕捉不足：睡眠阶段的转换具有连续性和规律性，如N1期通常是N2期的过渡阶段，传统模型（如单独的CNN）难以充分捕捉这种长时序上的阶段关联信息。
3.特征冗余与噪声干扰：生理信号易受人体活动、设备误差等干扰，产生大量噪声，同时原始信号中包含的冗余信息会增加模型计算成本，降低分类效率。
CCRR-Sleep-Net针对上述痛点，提出“跨通道特征增强+残差学习+循环时序建模”的一体化架构，为解决睡眠阶段分类的核心问题提供了有效方案。
二、核心架构：分层设计与功能模块解析
CCRR-Sleep-Net的架构以“特征提取—特征融合—时序建模—分类输出”为核心链路，各模块协同实现高精度分类，具体结构如下：
1. 数据预处理模块：信号净化与标准化
输入数据为PSG原始多通道信号（如EEG的Fpz-Cz、Pz-Oz通道，EOG的E1-M2通道，EMG的Chin-M1通道等），预处理环节主要完成三项工作：
•采用50Hz陷波滤波去除工频干扰，使用0.3-30Hz带通滤波保留睡眠相关有效信号；
•通过滑动窗口（通常为30秒，符合睡眠阶段标注的标准时长）对信号进行分割，得到单样本数据；
•对每个通道信号进行Z-score标准化，消除不同通道信号的量纲差异，提升模型训练稳定性。
2. 跨通道残差特征提取模块：多源信息的高效挖掘
该模块是CCRR-Sleep-Net的核心创新点之一，针对多通道信号的特征提取设计了“通道独立分支+跨通道融合”结构：
•通道独立残差单元：为每个生理通道（如EEG-Fpz-Cz、EOG-E1-M2）单独设计残差卷积模块（由2-3层卷积层、BN层、ReLU激活函数组成），通过残差连接解决深层网络的梯度消失问题，同时精准提取各通道的专属生理特征（如EEG的慢波、纺锤波特征，EOG的眼动特征）。
•跨通道注意力融合：将各通道提取的特征图输入通道注意力机制（如SE模块），模型自动学习不同通道在睡眠阶段分类中的权重（例如REM期EOG信号的权重高于EEG，N3期EEG慢波信号权重最高），通过加权融合得到包含多源信息的聚合特征。
3. 循环时序建模模块：阶段关联的动态捕捉
睡眠阶段的转换具有强时序依赖性，该模块采用双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）或门控循环单元（GRU）对融合后的特征序列进行建模：
•将每个30秒样本的聚合特征作为时序序列中的一个节点，输入Bi-LSTM网络；
•双向结构可同时捕捉当前样本的前向时序信息（如前一个样本为N1期，当前样本更可能为N2期）和后向时序信息（如后一个样本为REM期，当前样本可能为N2期向REM期的过渡），从而更精准地判断模糊样本的睡眠阶段（如N1期与清醒期的区分）。
4. 分类与输出模块：特征映射与结果生成
经过时序建模后的特征向量输入全连接层，通过Softmax激活函数将特征映射为5个睡眠阶段（W、N1、N2、N3、REM）的概率分布，输出概率最高的阶段作为最终分类结果。同时，模型引入交叉熵损失函数和Adam优化器，通过反向传播不断调整网络参数，最小化分类误差。
三、技术优势：与传统模型的核心差异
相较于传统的自动睡眠分类模型（如CNN、LSTM、CNN-LSTM混合模型），CCRR-Sleep-Net的优势主要体现在以下三方面：
1. 跨通道融合更高效，特征利用率提升
传统模型多采用简单拼接或平均池化实现多通道融合，忽略了各通道的重要性差异。CCRR-Sleep-Net的注意力机制可动态分配通道权重，在不同睡眠阶段自适应强化关键通道特征，例如在REM期重点关注EOG的眼动信号，在N3期重点提取EEG的慢波特征，使融合特征更具针对性。
2. 残差+循环结构协同，鲁棒性更强
残差连接解决了深层卷积网络的梯度消失问题，提升了特征提取的深度和有效性；Bi-LSTM则弥补了纯CNN模型时序建模能力的不足，通过捕捉前后阶段的关联信息，有效降低了模糊样本（如N1期与W期、REM期与N2期）的分类错误率。在噪声干扰较强的场景下，该结构仍能保持稳定的分类性能。
3. 轻量化设计，兼顾精度与效率
CCRR-Sleep-Net在残差单元中采用1×1卷积进行通道降维，减少了模型参数数量；同时，注意力机制的引入避免了特征冗余，使模型在保证分类精度的前提下，计算效率显著提升，可满足临床场景中实时分析的需求。
四、性能验证：数据集与评估指标
CCRR-Sleep-Net的性能通常在国际公开睡眠数据集上进行验证，主流数据集包括MIT-BIH Sleep-EDF（包含61个样本，涵盖健康人与睡眠障碍患者）、ISRUC-Sleep（包含100个样本，标注精度更高）等。评估指标采用睡眠阶段分类领域的标准指标：
•总体准确率（Accuracy）：所有样本分类正确的比例，CCRR-Sleep-Net在MIT-BIH数据集上的准确率可达88%-92%；
•Kappa系数：衡量模型分类结果与人工标注的一致性，取值范围0-1，CCRR-Sleep-Net的Kappa系数可达0.85以上，接近专业睡眠技师的标注一致性（0.9左右）；
•每类阶段的F1分数：针对各类别（尤其是样本量较少的N1期）的分类精度，CCRR-Sleep-Net的N1期F1分数可达75%以上，显著高于传统模型（通常为60%-70%）。
五、应用场景与未来展望
1. 核心应用场景
•临床睡眠诊断：辅助医生快速完成PSG数据标注，提高失眠、睡眠呼吸暂停综合征等疾病的诊断效率；
•可穿戴设备监测：结合轻量化改进，适配智能手环、睡眠监测仪等设备，实现居家睡眠质量的长期动态监测；
•睡眠研究支撑：为大规模睡眠流行病学研究提供高效的数据分析工具，助力探索睡眠与神经系统疾病、心血管疾病的关联。
2. 未来发展方向
•少样本学习优化：当前模型依赖大量标注数据，未来可结合迁移学习、元学习技术，实现小样本场景下的高精度分类，适配特殊人群（如儿童、老年人）的睡眠数据；
•多模态数据融合：引入心率变异性（HRV）、体动信号等非PSG数据，进一步提升分类精度和场景适应性；
•可解释性增强：通过注意力可视化、特征热力图等技术，明确模型分类的依据（如基于慢波特征判断N3期），提升临床医生对模型结果的信任度。
六、总结
CCRR-Sleep-Net通过“跨通道残差特征提取+双向循环时序建模”的创新架构，有效解决了自动睡眠阶段分类中的多通道融合、时序依赖捕捉等核心问题，在精度、鲁棒性和效率上均表现优异。该模型不仅为临床睡眠诊断提供了高效的辅助工具，也为睡眠监测技术的智能化发展奠定了基础。未来随着技术的不断优化，其在特殊人群监测、多模态融合等场景的应用潜力将进一步释放，为睡眠健康领域带来更大的突破。
