sleep-staging

提出随机注意力（Random Attention, RA）模块，这是一种用于移动睡眠分期的轻量级时序建模模块，采用固定随机投影进行基于相似度的聚合，以极少的额外参数实现具有竞争力的性能。

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。

ConfSleepNet 是一种冲突感知的证据框架，使用多模态数据进行可靠的睡眠阶段分类。它引入了混合类别结构和冲突感知聚合方法来解决视角间冲突，在睡眠分期任务上展示了有效性。