在现代医学和人工智能技术快速发展的背景下，睡眠质量评估逐渐成为健康管理的重要组成部分。睡眠分期作为评估睡眠结构与质量的核心手段，对于诊断睡眠障碍、优化治疗方案具有重要意义。传统的睡眠分期方法主要依赖于医生对多导睡眠图（PSG）数据的人工判读，虽然准确性较高，但存在耗时长、主观性强等问题。因此，开发一种高效、准确、智能化的睡眠分期方法成为当前研究的热点。

近年来，随着机器学习和深度学习技术的不断进步，基于算法的自动睡眠分期系统逐渐兴起。然而，单一模型往往难以全面捕捉睡眠过程中的复杂特征，导致分类结果不够稳定或预测精度受限。为此，本文提出一种“基于多模态数据融合的睡眠分期综合判定方法”，旨在通过整合多种数据源与算法模型，提升睡眠分期的准确性和鲁棒性。

该方法首先采集包括脑电波（EEG）、眼动（EOG）、肌电（EMG）等在内的多通道生理信号，并结合心率变异性（HRV）等非侵入性指标，构建多维数据集。随后，利用深度神经网络对原始信号进行特征提取与初步分类，再结合传统统计模型对结果进行校正与优化。此外，系统引入时间序列分析技术，以捕捉睡眠阶段之间的动态变化规律，进一步增强模型的预测能力。

在实际应用中，该方法不仅能够实现对不同睡眠阶段（如N1、N2、N3、REM）的精准识别，还能对潜在的睡眠异常情况进行预警，为临床诊断提供有力支持。同时，系统具备良好的可扩展性，可根据不同用户群体调整参数设置，满足个性化需求。

综上所述，“基于多模态数据融合的睡眠分期综合判定方法”是一种融合了先进算法与多源数据的智能解决方案，它在提升睡眠分期效率的同时，也显著提高了诊断的科学性与可靠性，为未来智能医疗的发展提供了新的思路与方向。