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本文对多种深度学习架构进行了全面比较，包括视觉Transformer和图注意力网络，用于从多通道脑电图信号中自动检测睡眠呼吸暂停，使用在拓扑数据分析特征上训练的视觉Transformer获得了0.750的最佳测试AUC。
本文介绍了一项针对66名老年人的纵向多模态研究，利用可穿戴传感和临床评估来预测身体活动、睡眠时长和睡眠呼吸暂停严重程度，发现行为目标更可预测，历史特征是关键预测因素。