本发明公开了一种基于全卷积网络的序列到序列的睡眠障碍检测方法，该方法获取需要检测睡眠障碍的数据集，对数据集进行预处理，构建包括全卷积网络和长短时记忆网络的睡眠唤醒检测网络模型并进行模型训练，利用训练后的睡眠唤醒检测网络模型进行睡眠障碍检测。本发明通过对多模态生物信号进行统一预处理，减少了工作量，提升了处理效率，并且保留了数据的上下文信息，提升了检测准确率；本发明直接从多种原始生物信号中给出睡眠唤醒指数，实现了睡眠障碍检测的自动化，并且通过序列到序列的检测方式，保留了数据在时序上的关联性，取得了更好的检测结果。