交叉视图对齐睡眠分期网络

跨视图特征自适应对齐

通过尺度感知注意力对齐时频图与时间序列特征，实现更精准的睡眠分期。

Zhanjiang, Yang · Meiyu, Qiu · 樊小毛 · Dai, Genan · 马文俊 · Peng, Xiaojiang · 傅向华 · Ye, Li

IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 2024

技术优势

对齐不同视图特征

通过尺度感知注意力重组特征图，自适应对齐时频图和原始信号两种视图在相同位置上的特征尺度。

刷新最优精度

在三个公开睡眠数据集上均取得新最优结果，优于现有方法。

代码即插即用

源代码公开在 GitHub，可直接获取使用。

应用场景

• 睡眠监测可穿戴设备：可穿戴设备信号质量差、视图单一，cVAN 融合时频与时间特征提升分期可靠性。
• 生理信号分析：提供跨视图特征对齐的新范式，可迁移到其他多模态生理信号。
• 临床睡眠诊断：高精度分期辅助医生诊断睡眠障碍，减轻人工分图负担。