睡眠脑电信号评估睡眠质量：论文综述

近年来，使用脑电信号评估睡眠质量的研究越来越受到关注。本文整理了几个利用脑电信号进行睡眠分期，从而评估睡眠质量的论文，希望能为睡眠研究提供一些参考。

1. 'Automatic sleep stage scoring based on raw single-channel EEG using convolutional neural networks' by Dongrui Wu, et al. (2018)

该论文使用单通道脑电信号和卷积神经网络自动进行睡眠分期，并取得了较高的准确率。

2. 'Automatic sleep stage classification using EEG signals and random forest classifier' by Aravindhan Varadarajan, et al. (2018)

该论文使用脑电信号和随机森林分类器进行睡眠分期，并评估了不同参数对分类效果的影响。

3. 'Sleep stage classification using EEG signals and deep learning techniques' by Ali Al-Jumaily and Awni Al-Otoom (2018)

该论文使用脑电信号和深度学习技术进行睡眠分期，并比较了不同深度学习模型的性能。

4. 'A comparative study of automatic sleep stage classification methods using single-channel EEG signals' by Lianyang Li, et al. (2019)

该论文比较了多种使用单通道脑电信号进行睡眠分期的自动方法，并分析了不同方法的优缺点。

5. 'Automatic sleep stage classification based on multi-modal features of EEG signals using a deep learning approach' by Mohammad Rezaei and Saeid Sanei (2019)

该论文使用多模态脑电信号特征和深度学习方法进行睡眠分期，并取得了较高的准确率。

6. 'Sleep stage classification using a deep learning approach based on multi-modal features of EEG signals' by Hoda Ghasemzadeh, et al. (2020)

该论文使用多模态脑电信号特征和深度学习方法进行睡眠分期，并探讨了不同特征组合对分类效果的影响。

7. 'Sleep stage classification using a convolutional neural network and a multi-channel EEG signal' by Yanji Qu, et al. (2020)

该论文使用多通道脑电信号和卷积神经网络进行睡眠分期，并分析了不同通道对分类效果的影响。

8. 'A deep learning approach for automatic sleep stage classification using EEG signals' by Sainan Liu, et al. (2020)

该论文使用深度学习方法进行自动睡眠分期，并探讨了不同网络结构对分类效果的影响。

结论

近年来，深度学习技术在睡眠分期领域得到了广泛应用，并取得了较好的成果。未来，研究人员将继续探索更有效的深度学习模型和特征提取方法，以提高睡眠分期的准确率和效率。