2025年3月，狄耐克脑电波交互事业部的彭俊仁博士在国际期刊《Journal of Neural Engineering（JNE）》发表题为：“Explainable multiscale temporal convolutional neural network model for sleep stage detection based on electroencephalogram activities（基于脑电活动检测睡眠阶段的可解释多尺度时间卷积神经网络模型）”的论文。
狄耐克脑电波交互事业部的彭俊仁博士于JNE期刊发表论文
《神经工程学杂志》(Journal Of Neural Engineering)是一本以“工程技术-工程：生物医学”综合研究为特色的国际期刊。该刊由IOP Publishing Ltd.出版商创刊于2004年，已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦工程技术-工程：生物医学领域的重点研究和前沿进展，及时刊载和报道该领域的研究成果，致力于成为该领域同行进行快速学术交流的信息窗口与平台。
睡眠是人体新陈代谢的重要驱动力，睡眠不足时会导致各种健康并发症，因此开发一种自动睡眠阶段检测模型以简化繁琐的手动标记过程至关重要。彭博士研究发现，现有算法通常需要较高的计算资源和过多的算法优化，不宜部署在移动端上实现实时睡眠分期，故研发了简化多尺度时空卷积神经网络（MTCNN）睡眠分期算法。该算法与临床专家分期相比，在双通道脑电可达到88.24%的相似度，且通过较少的数据量即可进行训练，能够进一步实现其在现实世界中的场景化应用。
临床专家分期
MTCNN算法分期
发论文不是重点，转化落地才是。
对于科研人员而言，发表论文并非科研活动的最终目标，而是提供一种关于脑电信号分析和深度学习模型研究的新思路或新方法，最终的目的是将科研成果转化为实际应用，使之在现实生活中落地生根，产生实质的影响。
·对于普通人而言，该研究的落地将有可能实现只需戴上一个简单的脑电头环，就能在家监测自己的睡眠质量，让睡眠分期变得更简单、更智能，并帮助更多人了解和改善自己的睡眠；
·对于医生来说，该研究的落地可为医生提供一种快速、准确的睡眠分析工具，减轻其工作负担。
面对脑电波交互行业良好的发展机遇，狄耐克将继续重点聚焦睡眠健康细分领域，例如开发基于脑电波监测技术的额贴式睡眠监测仪、脑波监测头环、智能失眠治疗仪、经颅磁脉冲治疗仪等智慧睡眠产品，为公司的持续发展注入强劲动力。同时，狄耐克亦将持续坚守创新，为公司研发团队培育良好的科研土壤，让更多的科技成果从实验室走向市场，走到平民百姓当中。
