睡眠阶段分类：加速度计+呼吸频率的深度学习模型（LSTMCNN）实战

在快节奏的现代生活中，睡眠质量成为影响健康的关键因素。然而，传统多导睡眠监测(PSG)需在专业实验室佩戴数十个电极，既昂贵又不便。随着可穿戴设备的普及，利用加速度计与呼吸频率数据实现睡眠阶段分类的深度学习模型应运而生。本文将揭秘一种融合LSTM与CNN的混合模型(LSTMCNN)，如何通过智能手表等设备的数据，精准识别清醒、浅睡、深睡与快速眼动(REM)四大睡眠阶段。

一、睡眠科学：从生理信号到阶段划分

睡眠并非均匀状态，而是由多个周期交替的阶段组成。国际睡眠医学学会将睡眠分为：

清醒期(Wake)：身体活跃，脑电波频率高;

浅睡期(N1/N2)：肌肉放松，心率变缓，脑电波频率降低;

深睡期(N3)：代谢率降至最低，脑电波以δ波为主，修复身体机能;

快速眼动期(REM)：眼球快速运动，脑电波接近清醒状态，梦境多发。

传统PSG通过脑电图(EEG)、眼电图(EOG)与肌电图(EMG)实现精准分类，但可穿戴设备仅能采集加速度计(反映体动)与呼吸频率(通过胸腹运动或血氧波动估算)等间接信号。如何从这些“碎片化”数据中提取睡眠特征，成为模型设计的核心挑战。

二、数据采集：可穿戴设备的“睡眠日记”

实战的第一步是构建高质量数据集。我们使用某品牌智能手表，连续30天采集20名受试者的夜间数据：

加速度计：以25Hz频率记录三轴加速度，捕捉翻身、肢体微动等动作;

呼吸频率：通过手表内置的PPG传感器监测血氧波动，结合胸腹运动算法估算呼吸节律;

同步标签：受试者同时佩戴PSG设备，以EEG信号为“金标准”标注睡眠阶段。

数据预处理是关键环节：

去噪：采用巴特沃斯滤波器去除加速度计的高频噪声，保留0.5-5Hz的运动信号;

分段：将连续数据按30秒窗口划分(睡眠阶段最小单位)，生成28,800个样本;

标准化：对加速度计幅值与呼吸频率进行Z-score标准化，消除个体差异。

三、模型架构：LSTM与CNN的“时空融合”

LSTMCNN模型的创新之处在于同时捕捉时间序列的长期依赖与局部特征：

1. CNN分支：提取局部运动模式

加速度计数据被重塑为1×30×3的张量(1通道，30秒窗口，3轴)，输入3层一维CNN：

第一层：16个3×1卷积核，捕捉3秒内的肢体动作模式;

第二层：32个5×1卷积核，识别5秒内的运动趋势(如翻身持续时长);

第三层：64个7×1卷积核，整合7秒内的上下文信息。

每层后接BatchNorm与ReLU激活，最后通过全局平均池化(GAP)生成128维特征向量。

2. LSTM分支：建模呼吸节律的时序演变

呼吸频率数据作为1×30×1的张量输入双层LSTM：

第一层：64个隐藏单元，捕捉呼吸频率的短期波动(如呼吸暂停事件);

第二层：32个隐藏单元，建模整夜呼吸节律的长期变化(如REM期呼吸变浅)。

LSTM输出通过注意力机制加权，突出关键时间点的呼吸特征，最终生成64维特征向量。

3. 特征融合与分类

CNN与LSTM的特征向量拼接后，输入全连接层(128→64→4)，通过Softmax输出四大睡眠阶段的概率分布。模型采用加权交叉熵损失函数，对深睡期(N3)与REM期赋予更高权重，以解决类别不平衡问题。

四、从过拟合到泛化增强

模型在NVIDIA V100 GPU上训练，参数设置如下：

优化器：Adam(学习率0.001，β1=0.9，β2=0.999);

批次大小：128;

早停机制：验证集损失连续5轮不下降时终止训练。

初始模型在测试集上准确率仅68%，主要问题在于：

过拟合：CNN对训练数据中的特定运动模式(如某受试者习惯性蜷腿)过度学习;

呼吸信号噪声：部分样本因手表佩戴松动导致呼吸频率估算误差达30%。

针对性优化措施：

数据增强：对加速度计数据添加高斯噪声(σ=0.05)，模拟不同佩戴松紧度;

多模态注意力：引入可学习的权重，动态调整CNN与LSTM特征的贡献度;

呼吸质量筛选：剔除呼吸信号信噪比(SNR)低于10dB的样本。

优化后模型在独立测试集上达到84.7%的准确率，各阶段F1分数如下：

Wake：89.2%

N1/N2：81.5%

N3：87.1%

REM：82.3%

五、从实验室到真实场景

模型最终部署于智能手表的嵌入式芯片(ARM Cortex-M7)，需解决两大挑战：

计算资源限制：将CNN卷积核分解为深度可分离卷积，参数量减少75%;

实时性要求：采用滑动窗口策略，每10秒输出一次分类结果(延迟≤5秒)。

在真实用户测试中，模型成功识别出典型睡眠事件：

深睡期：加速度计几乎无波动，呼吸频率降至12次/分钟;

REM期：肢体微动增加(可能与梦境相关)，呼吸变浅且不规则;

睡眠中断：连续翻身伴随呼吸频率骤升，模型准确标记为清醒期。

六、从“分类”到“干预”

LSTMCNN模型不仅为消费级睡眠监测提供了技术基石，更开启了个性化睡眠干预的新可能：

智能闹钟：在浅睡期唤醒用户，减少“睡眠惰性”;

呼吸训练：当检测到深睡期呼吸变浅时，触发手表震动引导腹式呼吸;

疾病预警：长期监测发现REM期呼吸暂停频率升高，提示潜在睡眠呼吸暂停综合征风险。

从实验室算法到改变生活的智能工具，LSTMCNN的实战历程印证了深度学习在医疗健康领域的巨大潜力。当科技读懂睡眠的语言，每个人都能拥有“数据驱动”的好梦。