SleepPairNet: Learning Multimodal Pediatric Sleep Representations with Random-Pair Cross-Attention

📄 arXiv: 2610.26628v1 📥 PDF

作者: Saurav Raj Pandey, Harlin Lee

分类: cs.LG

发布日期: 2026-10-19

💡 一句话要点

提出SleepPairNet以解决多模态儿童睡眠信号分析问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 自监督学习 生理信号分析 儿童睡眠 交叉注意力 信号交互 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在分析生理睡眠信号时，往往无法有效捕捉不同信号间的复杂交互关系，导致睡眠质量评估的准确性不足。
  2. SleepPairNet通过引入随机模态对选择策略和交叉注意力机制，能够学习生理信号之间的成对交互，从而提升多模态信号的表征能力。
  3. 在实验中，SleepPairNet在NCH数据集上的所有呼吸任务中表现优异，超越了现有自监督学习基线，并在转移到CHAT数据集时显示出更强的性能。

📝 摘要（中文）

分析生理睡眠信号对于评估睡眠质量和检测睡眠相关疾病至关重要。通过学习生理信号间的跨模态关系，可以为后续的睡眠分析提供更丰富的表征。我们提出了SleepPairNet，这是一种多模态自监督学习框架，通过交叉注意力学习生理信号之间的成对交互。我们提出了一种随机模态对选择策略，使模型在预训练期间接触到多样的信号对，从而在测试时能够灵活应对不同模态组合。在NCH数据集上进行预训练后，SleepPairNet在所有呼吸任务上超越了评估的自监督学习基线，并在与EEG相关的任务上保持竞争力，在转移到外部CHAT数据集时表现更为强劲。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决多模态生理信号分析中的信号间交互关系学习不足的问题。现有方法往往忽视了不同信号之间的复杂关系，导致睡眠质量评估的准确性和可靠性降低。

核心思路：SleepPairNet的核心思路是通过交叉注意力机制学习生理信号之间的成对交互，同时采用随机模态对选择策略，以增强模型在预训练阶段的多样性和灵活性。这样的设计使得模型能够在测试时适应不同的模态组合。

技术框架：SleepPairNet的整体架构包括数据预处理、模态对选择、交叉注意力模块和最终的表征学习。模型首先从输入的生理信号中随机选择模态对，然后通过交叉注意力机制进行特征融合，最后生成用于下游任务的表征。

关键创新：SleepPairNet的主要创新在于引入了随机模态对选择策略，这一策略使得模型在预训练过程中能够接触到多样的信号组合，从而提升了模型的泛化能力和适应性。这与传统方法相比，显著增强了多模态信号的学习效果。

关键设计：在模型设计中，采用了交叉注意力机制来捕捉信号间的相互影响，损失函数则基于自监督学习的框架进行优化。此外，网络结构经过精心设计，以确保在不同模态组合下均能有效学习特征。具体的参数设置和网络层数在论文中有详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SleepPairNet在NCH数据集上所有呼吸任务中均超越了现有自监督学习基线，显示出显著的性能提升。在与EEG相关的任务中，模型也保持了竞争力，并在转移到外部CHAT数据集时表现出更强的效果，进一步验证了其有效性和泛化能力。

🎯 应用场景

SleepPairNet的研究成果在儿童睡眠监测、睡眠障碍诊断等领域具有广泛的应用潜力。通过更准确的生理信号分析，该方法能够帮助医生更好地评估儿童的睡眠质量，并为个性化治疗方案提供支持。未来，随着数据集的扩展和模型的进一步优化，SleepPairNet有望在更广泛的睡眠研究中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Analyzing physiological sleep signals is important for assessing sleep quality and detecting sleep-related disorders. Learning inter-modal relationships across physiological signals can provide richer representations for downstream sleep analysis. We introduce \textbf{SleepPairNet}, a multimodal self-supervised learning (SSL) framework that learns pairwise interactions between physiological signals through cross-attention. We propose a random modality-pair selection strategy that exposes the model to diverse signal pairs during pretraining, enabling flexibility across modality combinations at test time. Pretrained on the NCH dataset, SleepPairNet outperforms the evaluated SSL baselines on all respiratory tasks while remaining competitive on EEG-related tasks, and shows even stronger results when transferred to the external CHAT dataset.