宋钰丹，王 晶，3*，王雪徽，马朝阳，林友芳，3

（1.北京交通大学 计算机与信息技术学院，北京 100044；2.北京交通大学 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室，北京 100044；3.民航旅客服务智能化应用技术重点实验室，北京 101318）

0 引言

睡眠对人体健康至关重要，高质量的睡眠可以补充人体能量，增强机体免疫力，帮助人体保持健康的生理和心理状态。即使睡眠模式的短暂改变，如急性睡眠剥夺，也可能损害人类的判断和认知能力［1］，而长期的睡眠异常与疾病的发展密切相关，因此，睡眠质量的研究对生物医学实践有重要意义。睡眠医师通常利用多导睡眠图（PolySomonGraphy，PSG）评估睡眠质量，其中包括脑电图（ElectroEncephaloGram，EEG）、眼电图、肌电图和心电图（ElectroCardioGram，ECG）等。PSG 包含丰富的生理信号，但要求受试者在睡眠实验室中佩戴多种仪器监测，限制了它的应用场景。本文考虑基于单导EEG和单导ECG的睡眠质量评估，设置只需少量电极片，不会给受试者带来强烈不适，并且可以快速部署到可穿戴设备等家庭医疗和移动医疗场景中。

睡眠分期与睡眠呼吸暂停低通气综合征（Sleep Apnea Hypopnea Syndrome，SAHS）检测是全面评估睡眠质量的重要任务。睡眠分期是指睡眠医师利用PSG 中的生理信号，根据睡眠分期标准，如R&K（Rechtschaffen 和Kales）标准［2］和美国睡眠医学会（American Academy of Sleep Medicine，AASM）标准［3］，对睡眠阶段进行分类。EEG 会随睡眠阶段的变化而变化，常被用于睡眠分期。正常的人类睡眠包含快速眼动（Rapid Eye Movement，REM）睡眠和非快速眼动（Non-REM，NREM）睡眠，这两种状态循环交替。具体地，根据R&K 标准，非快速眼动阶段可以按照睡眠的程度由浅到深进一步分为N1、N2、N3 和N4，在AASM 标准中则把N3 与N4 合并为N3。……