睡眠腦電自動(dòng)分期方法研究.pdf

1、對(duì)睡眠分期進(jìn)行研究有一定的臨床和現(xiàn)實(shí)意義，睡眠分期在睡眠質(zhì)量的評(píng)估和睡眠相關(guān)疾病的輔助治療中都有重要的作用。傳統(tǒng)的人工睡眠分期有它的局限性:效率低、耗時(shí)和耗費(fèi)人力，因此研究自動(dòng)睡眠分期具有重要的意義。腦電是分析睡眠最重要的一個(gè)生理信號(hào)，通過對(duì)睡眠腦電信號(hào)進(jìn)行一定的處理，提取能表征不同睡眠期的特征參數(shù)，并借助分類器進(jìn)行睡眠分期。睡眠腦電是一種復(fù)雜的、時(shí)變的非線性非平穩(wěn)信號(hào)，本文通過結(jié)合非線性動(dòng)力學(xué)方法樣本熵和時(shí)頻分析方法希爾伯特黃變換進(jìn)行

2、睡眠特征的提取。通過計(jì)算出每個(gè)睡眠片段的邊際譜，并在此基礎(chǔ)上計(jì)算各腦電節(jié)律的能量比，并結(jié)合睡眠腦電樣本熵的特征，把所有這些睡眠特征作為分類器的輸入，并借助臺(tái)灣大學(xué)林智仁博士開發(fā)的Libsvm分類工具箱來進(jìn)行睡眠分期。本文所采用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源于MIT-BIT的PhysioBank中的S1eep-EDF數(shù)據(jù)庫，選擇了10個(gè)受試者的兩導(dǎo)腦電信號(hào)進(jìn)行睡眠分期的研究。本文主要把睡眠分為覺醒期、NREM2期、NREM3期（深睡期）、NREM1/RE

3、M（快速眼動(dòng)期）這幾個(gè)睡眠期。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過樣本熵和希爾伯特黃變換能有效獲取睡眠腦電信號(hào)的睡眠特征。不同睡眠期的樣本熵值之間存著一定的規(guī)律性，在非快速眼動(dòng)期(NREM)，隨著睡眠的深入，樣本熵值不斷減小，在NREM3、4期達(dá)到最小值。利用希爾伯特黃變換求得的腦電信號(hào)的邊際譜在不同睡眠期具有一定的差異性的，腦電節(jié)律的能量比能夠很好地表征不同的睡眠期。但是僅僅利用樣本熵進(jìn)行睡眠分期的效果一般，而只利用希爾伯特黃變換方法進(jìn)行睡