В статье представлен инновационный подход к автоматическому обнаружению апноэ во сне с использованием архитектуры глубокого обучения. Исследователи разработали фреймворк на основе самообучения (self-supervised learning), интегрированный с иерархической остаточной сетью перекрестного слияния (hierarchical residual cross fusion network). Данная методология позволяет эффективно извлекать и объединять признаки из различных временных масштабов сигналов полисомнографии, что критически важно для точной диагностики нарушений дыхания. Использование механизмов перекрестного слияния помогает минимизировать потерю информации при анализе сложных паттернов сна. Предложенная модель демонстрирует высокую точность в классификации эпизодов апноэ, превосходя существующие аналоги за счет более глубокого понимания контекстуальных зависимостей в данных. Результаты исследования имеют высокую практическую значимость для автоматизации скрининга расстройств дыхания во сне и снижения нагрузки на врачей-сомнологов.