这篇论文的标题是《Automatic sleep stageification using deep learning: signals, data representation, and neural networks》，由Zongyu Li, Xiaobo Guo, 和 Siwei Qiang撰写。
摘要： 论文探讨了深度学习在自动睡眠阶段分类（ASSC）中的应用，这是临床睡眠障碍诊断和评估的关键步骤。研究基于多导睡眠图（PSG）的睡眠信号，包括脑电图（EEG）、眼电图（EOG）和肌电图（EMG），并考虑了心肺信号和非接触式信号。论文讨论了不同的数据表示方法，包括原始信号、变换域数据和组合方法，并回顾了各种深度学习模型在ASSC中的应用。
研究背景： 睡眠占据人类生活的三分之一时间，对健康至关重要。睡眠障碍与多种神经和精神疾病有关，如阿尔茨海默病和抑郁症。及时有效的治疗失眠可以作为预防抑郁症的主要措施。因此，睡眠问题的及时诊断对生理和心理健康都有重要影响。
主要贡献：
提供了基于深度学习的睡眠阶段分类方法的全面回顾。讨论了用于DL-SSC的信号，包括PSG信号、心肺信号和非接触式信号。探讨了数据表示方法，包括原始一维（1D）信号、二维（2D）时间频率频谱图和两者的结合。回顾了各种深度学习模型在ASSC中的应用，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer。提供了实验指南，包括数据集、源代码和实验结果的详细描述。研究方法： 论文通过分析和总结现有的深度学习模型，从不同的视角对模型进行分类和讨论。研究方法包括对信号的预处理、数据表示、深度学习模型的选择和评估。
实验结果： 实验部分展示了在二元治疗、多治疗和连续治疗场景下的实验设置和结果。实验结果表明，随着深度模型的发展和演变，它在解决因果效应估计的核心问题和挑战方面具有显著的影响。
结论： 深度学习模型在自动睡眠阶段分类方面取得了显著进展，一些研究已经达到了临床可接受的性能。然而，研究应该关注于提高心肺信号和非接触式信号的分类准确性、模型在各种真实环境中的鲁棒性，以及面对新数据时的泛化能力。
一句话总结： 这篇综述文章全面概述了深度学习在自动睡眠阶段分类中的应用，强调了这些模型在处理睡眠信号、数据表示和选择合适神经网络方面的潜力。
论文链接https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-024-10926-9
