arXiv Artificial Intelligence· Keondo Park, Younghoon Na, Yourim Choi, Hyunwoo Ryu, Hyun-Woo Shin, Hyung-Sin Kim·· 4 小时前AI 评分26
SleepMaMi：整合宏观与微观结构的通用睡眠基础模型
SleepMaMi: A Universal Sleep Foundation Model for Integrating Macro- and Micro-structures
AI 导读
SleepMaMi 是一个同时建模整夜睡眠宏观结构与细粒度信号形态的睡眠基础模型，采用宏观编码器与微观编码器构成的分层双编码器设计。宏观编码器通过人口学引导对比学习将整夜睡眠模式与年龄、性别、BMI 等受试者元数据对齐，微观编码器则结合 MAE 与多模态对比目标优化。模型在超过 20,000 份 PSG 记录（158K 小时）上预训练，在多项下游任务上优于或持平现有 SOTA 基础模型。
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