polysomnography

本文提出了一种确定性的、基于规则的睡眠分期方法，该方法明确实现了美国睡眠医学学会（AASM）的评分规则，并提供了逐时段的自然语言解释。在50份多导睡眠图记录中，该方法与多数投票共识达到了60.5%的逐时段一致性，为不透明的深度学习模型提供了透明性的补充。

本文研究了用于儿科睡眠分析的掩码自编码器多模态嵌入的潜在结构。结果表明，通过几何、拓扑和临床特征增强嵌入，可以改善睡眠相关事件的预测和校准。