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摘要：本发明公开了一种基于深度学习的睡眠自动分期方法和系统，系统包括：手动打标模块用于对原始脑电信号和肌电信号进行手动打标，子功能包括批量数据导入、数据预览、手动打标和结果导出；自动打标模块用于基于预训练的睡眠自动分期模型对原始脑电信号和肌电信号进行不同睡眠阶段的自动打标，子功能包括批量数据导入、模型自动打标、结果校准和结果导出；下游分析模块用于基于打标结果进行下游分析，子功能包括睡眠阶段占比分析、睡眠时相转换分析、睡眠连续性分析和特定频段信号特征分析。本发明能实现高效、准确的睡眠自动分期，提供丰富的下游分析功能帮助用户进行深入的睡眠研究和数据解读，提升睡眠自动分期在睡眠科研领域的实用性和普适性。

主权项：1.一种基于深度学习的睡眠自动分期系统，其特征在于，包括：手动打标模块、自动打标模块和下游分析模块；手动打标模块用于对原始脑电信号和肌电信号进行不同睡眠阶段的手动打标，手动打标模块的子功能包括批量数据导入、数据预览、手动打标和结果导出；其中，数据预览包括：展示当前时间窗的脑电功率谱密度图和脑电时频图；自动打标模块用于基于预训练的睡眠自动分期模型对原始脑电信号和肌电信号进行不同睡眠阶段的自动打标，自动打标模块的子功能包括批量数据导入、模型自动打标、结果校准和结果导出；其中，结果校准包括：界面展示指定时间窗的局部原始脑电信号和肌电信号，以及当前时间窗的脑电功率谱密度图和脑电时频图，用户根据展示的数据对置信度低的时间窗进行打标结果的校准；下游分析模块用于基于手动打标模块或自动打标模块输出的打标结果进行下游分析，用户首先设定感兴趣的需要分析的频段、时间段或睡眠时相，支持对齐指定睡眠时相转换时间点，下游分析模块的子功能包括睡眠阶段占比分析、睡眠时相转换分析、睡眠连续性分析和特定频段信号特征分析；其中，特定频段信号特征分析包括：同时对脑电时频图和肌电信号进行展示，对特定频段脑电信号进行快速傅里叶变换将时域信号转换到频域后，计算特定频段的功率谱密度、平均功率、相对功率、以及总功率，其中平均功率的计算是通过对特定频段内的功率谱密度进行积分得到，相对功率是通过计算特定频段的平均功率与总功率的比值获得，总功率即所有分析频段平均功率之和，系统绘制并展示特定频段的平均功率和相对功率随时间的变化曲线。

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