1.成果名称及简介

（1）成果名称：一种基于多通道配置统一处理的灵活睡眠分期方法及装置

（2）成果关键词：睡眠分期；多通道脑电；深度学习；跨中心泛化；睡眠脑电

（3）成果简介：本成果针对临床睡眠监测中多导睡眠图（PSG）分期人工效率低、算法跨中心泛化性差的问题，提出一种基于多通道配置统一处理的灵活睡眠分期方法。该方法通过构建卷积神经网络（CNN）与变换器网络（Transformer）融合的深度神经网络，创新引入通道编码、时序编码及类别令牌机制，实现不同通道配置数据集的统一建模。

技术核心在于通过时空编码和填充掩码操作解决数据通道配置差异问题，通过大规模异构数据混合训练解决泛化性问题，可灵活调整输入通道数量以平衡准确率与推理速度。在2.6 万例整晚睡眠脑电数据训练后，在杭州和广州多中心队列上实现媲美本地训练模型的跨中心测试性能，显著优于现有睡眠分期方法，为睡眠障碍诊断提供高效、通用的自动化解决方案。

2.知识产权情况

（1）知识产权类型：

☑专利  □软著  □技术秘密  □植物新品种  □集成电路布图设计 □其他：           

（2）具体清单：

3.技术领域/行业分类

生物医学工程；睡眠医学；医疗健康人工智能；医疗设备技术

4.行业/产业现状和专利布局

行业现状：临床睡眠分期依赖人工标注（单例耗时约 2 小时），现有自动分期技术受限于数据分布差异，跨中心泛化性能不足；多通道 PSG 设备缺乏统一标准，导致不同厂商设备数据难以互通分析。

专利布局要点：现有技术多聚焦单一模态特征提取（如CN118614893A 的心率变异性分析）或固定通道配置模型（如 CN116269212A 的双 CNN 架构）。本专利创新布局多通道自适应处理机制，填补跨中心、多设备兼容的技术空白。

5.创新链/产业链上下游的校内外其他科研团队

（1）上游：医疗设备制造商（睡眠监测设备）；浙江大学医学院（睡眠脑电临床采集规范）；杭州市第七人民医院睡眠医学中心（临床数据资源）

（2）下游：医疗设备制造商（睡眠监测设备集成）；智慧医疗解决方案提供商（AI 辅助诊断系统开发）

6.技术/行业痛点

人工睡眠分期效率低下，主观误差大，难以满足临床高通量需求

多中心 PSG 数据存在通道配置、采样率等差异，导致模型泛化性差

现有算法无法灵活适配不同算力平台，平衡准确率与实时性

睡眠障碍患者群体异质性高，传统模型难以兼顾各类人群诊断需求

7.解决方案与技术优势

核心技术方案与创新点

本成果针对临床睡眠分期中的核心痛点，提出了一种基于多通道配置统一处理的灵活睡眠分期方法。该方法通过构建深度神经网络，实现对不同通道配置PSG数据的统一建模和处理，从根本上解决了跨中心数据异构性问题。

技术方案采用CNN与Transformer融合的深度神经网络架构，创新性引入通道编码、时序编码及类别令牌机制。具体而言，系统首先将多通道睡眠脑电数据进行分块处理，通过卷积神经网络编码器提取单通道单时段的局部特征，然后利用通道编码和时序编码技术为每个特征块添加位置信息，最后通过Transformer网络建模全局时序依赖关系。这一统一框架能够处理1至8通道的任意配置，实现了算法的高度灵活性。

核心创新在于通过时空编码和填充掩码操作解决数据通道配置差异问题。传统方法要求固定的通道配置，难以适应不同医院设备差异，而本方法通过可学习的通道编码向量和时序编码向量，使模型能够理解不同通道的空间位置和时序关系。填充掩码机制则确保了批处理训练的效率，同时避免了填充数据对模型训练的干扰。

跨中心泛化性能突破

图1. 大规模预训练效果对比图。该图展示了有无大规模预训练对模型性能的影响对比。蓝色圆点代表仅在目标中心数据上训练的模型，红色方块代表经过公开数据集预训练后在目标中心微调的模型。结果显示预训练显著提升了模型在HANG7和SYSU数据集上的准确率、宏F1分数和Kappa系数。

本成果在跨中心泛化性能方面实现了重大突破。通过在2.6万例整晚睡眠脑电数据上进行大规模异构数据混合训练，在杭州和广州多中心队列上的跨中心测试性能达到了媲美本地训练模型的水平。在HANG7数据集上实现99.6%的相对本地训练性能，准确率85.68%，宏F1分数82.88%，Kappa系数0.8138。在SYSU数据集上达到97.1%的相对本地训练性能，准确率84.13%，宏F1分数77.88%，Kappa系数0.7789。

这一成果的取得源于对真实临床环境多样性的深度建模。不同于传统方法只能在单一中心数据上取得良好效果，本方法通过整合多中心数据的分布差异，学习到了更加鲁棒的睡眠特征表示。大规模预训练策略使模型能够自适应地处理不同中心在设备型号、电极配置、采样参数等方面的差异，从而在未见过的目标中心数据上保持稳定的高性能表现。

动态准确率-速率平衡优化

图2. 不同通道配置性能权衡曲线。该图展示了HANG7数据集上不同EEG通道配置（8C, 4C, 2C, 1C）下模型性能与推理时间的权衡关系。x轴表示每例全夜记录的推理时间，y轴表示性能指标（准确率、宏F1、Kappa系数）。结果显示通道数越多准确性越高，通道数越少推理速度越快。

本技术实现了业界首创的动态通道调整机制，支持在部署后灵活调整准确率与推理速度的平衡。通过调整输入通道数量，系统能够适应不同算力平台和应用场景的需求。使用8通道配置时达到最高准确率85.68%，推理时间约4秒每例，适用于专科医院的精准诊断场景。采用2通道配置时准确率仍保持84.23%，推理时间降至约1秒每例，适合基层医疗机构的常规筛查。单通道配置下准确率82.03%，推理时间仅0.5秒每例，为可穿戴设备和家用监测提供了可行方案。

这种灵活性源于统一的特征表示学习机制。模型在训练过程中通过随机通道丢弃策略，学习到了每个通道的独特贡献以及通道间的互补关系。部署时，系统根据可用通道数量自动调整特征融合权重，确保在通道数量减少的情况下仍能保持较高的分期准确性。

临床级诊断性能验证

图3.专家一致性对比。该表格对比了LPSGM与三名资深睡眠专家在睡眠分期任务上的一致性表现。表格显示了专家间一致性（Inter-Expert）和模型与专家一致性（Model vs. Experts）的准确率和Kappa系数。统计检验结果显示LPSGM与专家间无显著差异（准确率p=0.74，Kappa p=0.60），且模型表现出更高的一致性（标准差更小）。

在前瞻性临床验证研究中，本成果展现了与人类专家相当的诊断能力。通过与三名资深睡眠专家的盲法对比研究，系统达到了89.2%的准确率和0.845的Kappa系数，与专家间一致性水平（88.7%准确率，0.850 Kappa系数）基本相当。更重要的是，系统表现出了比人类专家更高的一致性，标准差仅为4.6%（专家为9.7%），这对于规模化临床应用具有重要意义。

该性能的实现基于对AASM睡眠分期标准的深度学习和建模。系统能够准确识别各睡眠阶段的特征性脑电模式，如清醒期的后优势节律、N3期的慢波活动、REM期的快速眼动等。通过大规模训练数据的学习，模型掌握了这些临床特征的复杂变化规律，从而在实际应用中达到了专家级的判断水平。

产业化优势与技术壁垒

相比市场现有技术，本成果具备显著的竞争优势。首先是数据规模优势，基于220,500小时PSG数据训练，远超同类产品的训练规模。其次是技术架构优势，统一的多通道处理框架填补了行业技术空白，解决了设备兼容性这一行业痛点。再次是性能优势，在多个评估指标上显著优于现有方法，特别是在跨中心泛化性能方面实现了质的突破。

技术壁垒主要体现在三个方面：大规模异构数据的整合与预处理能力、多通道自适应建模的算法创新、以及跨领域应用的模型泛化能力。这些技术要求深厚的领域知识积累和大规模工程实践经验，形成了较高的技术门槛，为产业化推广提供了有力保障。

8.课题资助与所获奖励

（1）课题项目： 科技创新2030—“脑科学与类脑研究”重大项目青年科学家项目（2022ZD0212400）：“重性精神障碍数智精准诊疗”，2022.8-2027.7, 项目总额：500万，主持

9.技术成熟度

□构思 ☑研发  ☑样品  ☑小试   □中试  □产业化、推广  □其他：        

10.应用前景

（1）适用领域：睡眠障碍临床诊断；家用睡眠监测设备；精神心理疾病辅助诊断；睡眠医学研究

（2）目标客户：综合医院睡眠中心；精神卫生专科医院；医疗设备生产企业；健康科技公司

（3）消费群体：睡眠呼吸暂停综合征患者；失眠人群；精神心理疾病患者；健康体检人群

（4）商业计划及市场前景：全球睡眠监测设备市场规模年增速超15%，本技术可通过专利许可、技术转让等方式嵌入医疗设备终端。临床应用可降低 60% 人工成本，家用场景可提升设备诊断准确性至临床级水平。预计 3-5 年内实现医疗设备集成落地，覆盖三级医院及家用健康设备市场，年经济效益超千万元。

11.合作转化方式

☑普通许可    ☑排他许可    ☑独占许可   ☑转让      ☑作价入股    

☑技术开发    ☑技术咨询    ☑技术服务   □其他：           

12.意向合作方

☑国有企业  ☑上市公司  ☑行业龙头企业  □其他：       

13.意向合作金额

□10万—50万     □50万—100万  □100万—500万

□500万—1000万  □1000万以上    □其他金额：         R 面议     

14.科研团队

（1）项目负责人：姓名 江海腾 ，职务职级  研究员      

（2）主要成员：姓名 邓贵锋  ，职务职级   博士研究生     

（3）科研团队的简介

先进脑认知与疾病课题组组长江海腾博士，浙江大学双脑中心，医学院附属精神卫生中心（杭州市第七人民医院）与良渚实验室研究员，国家高层次青年人才，首批教育部”空天医学与人机智能”学科突破先导独立PI，科技创新2030—“脑科学与类脑研究”重大项目首席青年科学家，脑机智能全国重点实验室临床基地办公室主任，喜临门家具有限公司“科技副总”。团队长期致力于新型脑信息分析方法的开发、认知与脑疾病机制的探究以及临床转化。在研主持国家级项目4项， 包括科技创新2030—“脑科学与类脑研究”重大项目青年科学家项目、国家自然科学基金优秀青年科学基金项目（海外）、国家自然科学基金面上项目 ；研究成果在Advanced Science、Nature Communication、PNAS、Annals of Neurology、Neuropsychopharmacology和NeuroImage等高水平期刊发表；获浙江大学医学院首届立早神经科学奖、21届国际生物磁性会议新兴国家旅行学者奖和2018年神经科学协会热点话题奖等。

15.联系方式

浙大工研院成果转化服务中心，0571-88982927。