SleepFM

SleepFM 是斯坦福大学开源的多模态睡眠分析模型，基于超过14,000名参与者的100,000小时睡眠数据，通过融合大脑活动、心电图和呼吸信号，提供全面的睡眠健康评估。旨在提高睡眠分析的效率和准确性。模型采用对比学习技术，优化睡眠阶段分类和睡眠呼吸障碍检测的准确性。SleepFM 能辅助临床诊断和研究，能集成到可穿戴设备中，用于个人睡眠健康管理。开源特性为睡眠医学领域提供了一个强大的研究和应用平台。

SleepFM的主要功能

睡眠阶段分类：自动分析和分类个体的睡眠阶段，包括清醒、浅睡、深睡和REM睡眠。 睡眠呼吸障碍检测：识别睡眠期间的呼吸异常，如呼吸暂停和低通气。 人口统计属性预测：从生理信号中预测个体的年龄和性别。 数据检索：通过一种生理信号检索与之对应的其他模态信号。 临床辅助：辅助临床医生分析睡眠监测数据，提高诊断效率。 健康管理：集成到可穿戴设备中，用于个人睡眠健康的监控和管理。 研究与药物开发：支持睡眠相关的临床研究和药物效果监测。

SleepFM的技术原理

多模态数据融合：结合 BAS、ECG 和呼吸信号，信号分别来自大脑、心脏和肺部，覆盖了19 个数据通道。 对比学习框架：SleepFM 探索两种对比学习框架，即成对对比学习（pairwise CL）和留一法对比学习（leave-one-out CL）。成对对比学习将来自不同模态的正匹配对在潜在空间中拉近，同时推开负匹配对。留一法对比学习则是在构建对比学习样本时，将两个输入与剩下的输入构成样本对，从而从一个片段构建出三个样本对。 自监督预训练：通过自监督学习方法，SleepFM 在预训练阶段不依赖于标注数据，通过设计的数据增强策略和对比损失函数来学习数据的表示。 下游任务性能提升：预训练得到的表示用于多种下游任务，如睡眠阶段分类和睡眠呼吸障碍（SDB）检测。SleepFM 的表现超过了传统的端到端训练的卷积神经网络（CNN）。

SleepFM的项目地址

GitHub仓库：https://github.com/rthapa84/sleepfm-codebase arXiv技术论文：https://export.arxiv.org/pdf/2405.17766

SleepFM的应用场景

临床诊断：辅助医生和睡眠专家快速准确地分析睡眠监测数据，提高诊断效率和准确性。 睡眠研究：在睡眠医学研究中，分析临床试验数据和监测药物效果，以及研究睡眠模式和睡眠障碍。 健康管理：集成到可穿戴设备或智能家居系统中，帮助个人监控和改善睡眠质量。 药物开发：在新药开发和临床试验中，用于评估药物对睡眠质量的影响。 教育和培训：在医学教育中，作为教学工具，帮助学生和专业人员学习睡眠生理学和睡眠障碍的识别。 远程医疗：在远程医疗环境中，为远离医疗中心的患者提供睡眠监测和分析服务。

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