基于动态时序图与多模态特征融合的实时睡眠障碍监测系统研究

《Frontiers in Artificial Intelligence》：Real-time sleep disorder monitoring design using dynamic temporal graphs with facial and acoustic feature fusion

本文提出了一种创新的多模态动态图神经网络框架，通过融合面部表情分析和音频信号处理技术，实现了睡眠障碍的实时监测与早期预警。该系统采用动态异构图构建方法（GNN），结合时空注意力机制（Temporal-aware Attention）和分层时序分解技术，有效捕捉睡眠过程中微妙的病理特征。实验结果表明，该模型在检测睡眠呼吸暂停、不宁腿综合征等常见睡眠障碍方面达到94.7%的准确率，平均检测延迟仅10.7秒，显著优于传统单模态方法。这项研究为无创式睡眠监测提供了新的技术范式，具有重要的临床转化价值。

　　

方法框架与技术路线

本研究构建的多模态睡眠监测系统包含三个核心模块：面部表情特征提取、音频信号处理和动态图神经网络架构。面部特征提取采用改进的ResNeXt-50网络结构，专门针对睡眠环境中的低光照条件进行优化。通过时空注意力机制（公式1-2）捕捉面部微表情的时序变化，其中注意力权重通过双曲正切激活函数和softmax归一化计算得出。音频处理模块结合短时傅里叶变换（STFT）和小波分析，提取零交叉率（ZCR）、频谱质心（SC）等时频特征（公式3-6），有效识别呼吸异常和鼾声模式。

动态图构建与融合机制

创新性地将多模态睡眠监测问题转化为动态图学习任务。定义图结构G_t = (V_t, E_t, X_t)，其中节点集合V_t包含面部和音频模态的特征向量，边集合E_t编码模态内和跨模态的时空关系。通过自适应边权重计算（公式7-9）实现多尺度信息融合，其中时间注意力权重α^temp_ij和跨模态注意力权重α^cross_ij共同决定信息传播强度。图卷积操作（公式10-12）采用多尺度聚合策略，同时捕捉局部和全局时序依赖。

时序建模与优化策略

针对睡眠数据的多尺度特性，设计分层时序分解模块（公式26-28）。通过可学习的小波滤波器将时序信号分解为不同频率分量，结合门控循环单元（GRU）的改进变体（公式22-25）建模长程依赖。损失函数设计兼顾分类精度、时序一致性和跨模态对齐（公式32-35），采用加权焦点损失解决类别不平衡问题，并通过对比学习目标增强模态间表征一致性。

实验结果与临床验证

在包含156名参与者的临床数据集上，该系统在睡眠障碍分类任务中达到94.7%的准确率，显著优于传统方法（89.3%）。特别在罕见病理事件检测方面，灵敏度提升14.4个百分点。时序评估指标显示，状态转捩准确率达92.4%，且检测延迟控制在临床可接受范围内（中位数12.3秒）。多中心验证证实了模型的泛化能力，在不同年龄段和性别群体中性能差异小于2.5%，体现了良好的公平性。

技术优势与应用前景

该框架的创新性体现在三个方面：首先，动态图结构自适应捕捉多模态关联，克服了传统融合方法的局限性；其次，分层时序分解机制同时处理秒级波动和小时级趋势；最后，因果时序卷积确保实时性要求。研究结果标志着无创睡眠监测技术的重大突破，为家庭化、连续化的睡眠健康管理提供了可靠解决方案。未来工作将探索融入更多生理参数，并开发个性化适配机制以进一步提升临床实用性。