基于生物启发规则的多模态融合与时序记忆睡眠分期方法

本发明公开了基于生物启发规则的多模态融合与时序记忆睡眠分期方法，涉及生物医学信号处理与人工智能技术领域。本发明通过多模态特征融合、上下文时序建模、动态记忆和生理约束的配合结合带来整体性能的显著提升，且各睡眠阶段平衡性好，在Sleep‑EDF‑20/78数据集上，各阶段敏感度标准差低于1.5％，验证了模型的均衡性，更是在N1期识别显著突破，在最具挑战性的N1期识别任务上取得了59.3％的F1分数，较基准模型提升13.3个百分点，当应用于临床时的实用性高，自动化睡眠分期框架提供了高效且符合临床认知的解决方案，Kappa系数达0.85，表明与专家标注具有高度一致性。