·1254 工程科学学报，第43卷.第9期 electroencephalogram (EEG)signals recorded by PSG was used in this study.On the basis of Alexnet,we use a one-dimensional convolutional neural network(1D-CNN)model instead of a two-dimensional model to propose a 1D-CNN structure composed of five convolutional layers,three pooling layers,and three fully connected layers,as well as a batch normalization layer to 1D-CNN while keeping the size of the convolutional kernel constant.Moreover,the dataset was augmented with an overlapping method to address its small size.The experimental results showed that the accuracy of this model for children's sleep staging was 84.3%.According to the normalized confusion matrix obtained from the PSG data of Beijing Children's Hospital,the classification performance of wake,N2,N3, and REM stages of sleep was very good.Because stage NI sleep was misclassified as wake,N2,and REM sleep in some cases,future research should focus on improving the accuracy of stage NI sleep.Overall,the ID-CNN model proposed in this paper can realize automatic sleep staging for children based on single-channel EEG with sleep stage markers.In the future,more research is needed to develop a more suitable sleep staging strategy for children and to conduct experiments with a larger amount of data. KEY WORDS children 's sleep staging;polysomnography (PSG);convolutional neural network (CNN):Alexnet; electroencephalograph(EEG) 对于儿童来说，高质量睡眠有助于儿童的智 会(American Academy of Sleep Medicine,,AASM)在 力发育，与儿童的认知功能、学习和注意力密切相 R&K准则的基础上对睡眠分期标准进行了调整， 关山.儿童若不能够获得足够而良好的睡眠，会影 提出了AASM准则网.目前AASM准则已更新至 响智力发育，造成情绪、行为、注意力等方面的问 2020版.AASM准则将R&K准则中的S3和S4期 题儿童睡眠障碍一般发生在2~12岁的儿童身 合并为慢波睡眠期(NREM III期)，将睡眠阶段重 上，儿童睡眠障碍表现为在睡眠过程中出现的各 新定义为觉醒期(Wake,W期)、非快速眼动期 种影响睡眠的异常表现例它可以由身体某系统的 (NREM,N期)和快速眼动期(REM,R期).其中 功能失调引起，也可由疾病引起，能直接影响儿童 NREM被划分为NREM I期(NI)、NREM IⅡ期 的睡眠结构、睡眠质量及睡眠后复原程度 (N2)和NREM IIL期(N3) 睡眠相关类疾病早期症状不明显，容易被忽 对于睡眠的研究离不开脑电信号 视，因此有效的监测对于提前预防和早期诊断睡 (Electroencephalograph,EEG)分析.脑电信号频率 眠相关类疾病是关键.睡眠分期是判定睡眠障碍 分为四个主要频带o:8(1~3Hz)、(4~7Hz)、 的首要步骤的，通过观察个体睡眠期间脑电信号的 α(8~13Hz)、B(14~30Hz).除这四种主要频带 变化和规律，研究发现健康人的睡眠可以依据变 以外，人们在觉醒并专注于某一事时，会被检测出 化规律分为不同的状态，这就是睡眠分期.临床医 一种较β波的频率更高的Y波(30~80Hz).同时， 生通过对患者进行多导睡眠图(Polysomnography,. 人们在睡眠时还可能出现其他一些波形较为特殊 PSG)监测来确定睡眠分期PSG一般包括脑电 的脑电波，如：。波、入波、K复合波、μ波等.脑电 (Electroencephalograph,EEG)、眼电(Electrooculogram, 信号在不同时刻会表现出不同的频率分量，波形 EOG)、肌电(Electromyography,EMG)、心电(Electro- 的变化会受测试者自身状态影响，因此极度不稳 cardiograph,ECG)、胸式和腹式呼吸运动图、鼻及 定并且随机. 口气流、体动、血氧饱和度等10余个通道的生理 美国睡眠研究会睡眠及其相关事件判读手 信号，将其经过预处理及分析后，得出有关睡眠结 册中对儿童睡眠分期判读规则为：如果全部 构、呼吸事件、血氧饱和度、鼾声、体位和心电图 NREM睡眠记录帧没有可识别的睡眠梭形波、 动态变化等具体生理参数. K复合波或0.5~2.0Hz的高振幅慢波活动，判读 为标准化睡眠分期结果，1968年， 所有记录帧为N期(NREM);如果某些NREM睡 Rechtschaffen!)等提出了睡眠分期准则(Rechtschaffen 眠记录帧含有睡眠梭形波或K复合波，这些帧判 and Kales rule),又称R&K准则.R&K准则根据 读为N2期(NREM2).剩余的NREM睡眠记录 2路脑电、2路眼电和1路肌电信号将睡眠分为 帧，如果慢波活动小于记录帧的20%，判读为 7个阶段，分别为觉醒期(Wake)、睡眠I期(Stage N期；如果NREM睡眠记录帧慢波活动大于20%， l,S1)、IⅡ期(Stage2,S2)、l期(Stage3,S3)、 判读为N3期(NREM3).剩余的记录帧，如果不存 IV期(Stage4,S4)、快速眼动期(REM)和体动期 在K复合波或睡眠梭形波，判读为N期(NREM) (Movement time,MT)I图2007年，美国睡眠医学学 成人PSG设备的EEG、EOG和颏EMG电极的放electroencephalogram  (EEG)  signals  recorded  by  PSG  was  used  in  this  study.  On  the  basis  of  Alexnet,  we  use  a  one-dimensional convolutional neural network (1D-CNN) model instead of a two-dimensional model to propose a 1D-CNN structure composed of five convolutional layers, three pooling layers, and three fully connected layers, as well as a batch normalization layer to 1D-CNN while keeping the size of the convolutional kernel constant. Moreover, the dataset was augmented with an overlapping method to address its small size. The experimental results showed that the accuracy of this model for children ’s sleep staging was 84.3%. According to the normalized confusion matrix obtained from the PSG data of Beijing Children’s Hospital, the classification performance of wake, N2, N3, and REM stages of sleep was very good. Because stage N1 sleep was misclassified as wake, N2, and REM sleep in some cases, future research  should  focus  on  improving  the  accuracy  of  stage  N1  sleep.  Overall,  the  1D-CNN  model  proposed  in  this  paper  can  realize automatic sleep staging for children based on single-channel EEG with sleep stage markers. In the future, more research is needed to develop a more suitable sleep staging strategy for children and to conduct experiments with a larger amount of data. KEY  WORDS    children ’s  sleep  staging； polysomnography  (PSG)； convolutional  neural  network  (CNN)； Alexnet； electroencephalograph (EEG) 对于儿童来说，高质量睡眠有助于儿童的智 力发育，与儿童的认知功能、学习和注意力密切相 关[1] . 儿童若不能够获得足够而良好的睡眠，会影 响智力发育，造成情绪、行为、注意力等方面的问 题[2] . 儿童睡眠障碍一般发生在 2～12 岁的儿童身 上，儿童睡眠障碍表现为在睡眠过程中出现的各 种影响睡眠的异常表现[3] . 它可以由身体某系统的 功能失调引起，也可由疾病引起，能直接影响儿童 的睡眠结构、睡眠质量及睡眠后复原程度[4] . 睡眠相关类疾病早期症状不明显，容易被忽 视，因此有效的监测对于提前预防和早期诊断睡 眠相关类疾病是关键. 睡眠分期是判定睡眠障碍 的首要步骤[5] ，通过观察个体睡眠期间脑电信号的 变化和规律，研究发现健康人的睡眠可以依据变 化规律分为不同的状态，这就是睡眠分期. 临床医 生通过对患者进行多导睡眠图 (Polysomnography， PSG) 监测来确定睡眠分期[6] . PSG 一般包括脑电 (Electroencephalograph，EEG)、眼电(Electrooculogram， EOG)、肌电 (Electromyography，EMG)、心电 (Electro￾cardiograph，ECG)、胸式和腹式呼吸运动图、鼻及 口气流、体动、血氧饱和度等 10 余个通道的生理 信号，将其经过预处理及分析后，得出有关睡眠结 构、呼吸事件、血氧饱和度、鼾声、体位和心电图 动态变化等具体生理参数. 为 标 准 化 睡 眠 分 期 结 果 ， 1968 年 ， Rechtschaffen[7] 等提出了睡眠分期准则（Rechtschaffen and Kales rule） ，又称 R&K 准则. R&K 准则根据 2 路脑电、2 路眼电和 1 路肌电信号将睡眠分为 7 个阶段，分别为觉醒期（Wake）、睡眠 I 期（Stage 1， S1） 、 II 期 （ Stage  2， S2） 、 III 期 （ Stage  3,  S3） 、 IV 期（Stage 4, S4）、快速眼动期（REM）和体动期 （Movement time, MT） [8] . 2007 年，美国睡眠医学学 会（American Academy of Sleep Medicine, AASM）在 R&K 准则的基础上对睡眠分期标准进行了调整， 提出了 AASM 准则[9] . 目前 AASM 准则已更新至 2020 版. AASM 准则将 R&K 准则中的 S3 和 S4 期 合并为慢波睡眠期（NREM III 期），将睡眠阶段重 新定义为觉醒期（Wake, W 期 ）、非快速眼动期 （NREM, N 期）和快速眼动期（REM, R 期 ）. 其中 NREM 被 划 分 为 NREM  I 期 （ N1） 、 NREM  II 期 （N2）和 NREM III 期（N3）. 对 于 睡 眠 的 研 究 离 不 开 脑 电 信 号 （Electroencephalograph, EEG）分析. 脑电信号频率 分为四个主要频带[10] ：δ（1～3 Hz） 、θ（4～7 Hz） 、 α（8～13 Hz）、β（14～30 Hz）. 除这四种主要频带 以外，人们在觉醒并专注于某一事时，会被检测出 一种较 β 波的频率更高的 γ 波（30～80 Hz）. 同时， 人们在睡眠时还可能出现其他一些波形较为特殊 的脑电波，如：σ 波、λ 波、K 复合波、μ 波等. 脑电 信号在不同时刻会表现出不同的频率分量，波形 的变化会受测试者自身状态影响，因此极度不稳 定并且随机. 美国睡眠研究会睡眠及其相关事件判读手 册[11] 中对儿童睡眠分期判读规则为：如果全部 NREM 睡眠记录帧没有可识别的睡眠梭形波 、 K 复合波或 0.5～2.0 Hz 的高振幅慢波活动，判读 所有记录帧为 N 期（NREM）；如果某些 NREM 睡 眠记录帧含有睡眠梭形波或 K 复合波，这些帧判 读为 N2 期 （NREM 2） . 剩余的 NREM 睡眠记录 帧 ，如果慢波活动小于记录帧 的 20%，判读 为 N 期；如果 NREM 睡眠记录帧慢波活动大于 20%， 判读为 N3 期（NREM 3）. 剩余的记录帧，如果不存 在 K 复合波或睡眠梭形波，判读为 N 期（NREM）. 成人 PSG 设备的 EEG、EOG 和颏 EMG 电极的放 · 1254 · 工程科学学报，第 43 卷，第 9 期