一種新的人睡眠EEG自動(dòng)分期方法研究.pdf

1、睡眠質(zhì)量的好壞對(duì)人的機(jī)體康復(fù)、記憶能力以及抵抗疾病的能力起著至關(guān)重要的作用。隨著生活壓力的日益加大，各種睡眠相關(guān)疾病已經(jīng)成為人類健康的隱形殺手。因此，越來(lái)越多的國(guó)內(nèi)外學(xué)者投入到各種睡眠相關(guān)研究之中。在睡眠過(guò)程中，睡眠不是一種固定不變的狀態(tài)，而是經(jīng)歷著幾個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的階段，臨床上把這幾個(gè)階段定義為睡眠的分期。睡眠electroencephalogram(EEG)是睡眠這幾個(gè)分期在大腦上的電生理記錄，是研究睡眠的一種強(qiáng)有力工具。睡眠EEG的正

2、確分期無(wú)論是對(duì)睡眠質(zhì)量評(píng)估還是睡眠相關(guān)疾病的診斷都有重要的應(yīng)用價(jià)值。傳統(tǒng)睡眠分期方法主要由睡眠專家對(duì)連續(xù)記錄的睡眠EEG數(shù)據(jù)進(jìn)行人工目測(cè)分析得出的，這樣的分期方法是相當(dāng)耗時(shí)且效率并不高。
　　 本文的主要研究?jī)?nèi)容為設(shè)計(jì)一種新的人睡眠EEG自動(dòng)分期方法并對(duì)其性能進(jìn)行評(píng)估。文中使用了三種測(cè)度信號(hào)非線性動(dòng)力學(xué)復(fù)雜性的算子CO復(fù)雜度、Kc復(fù)雜度和近似熵，研究這三種算子對(duì)睡眠各期EEG信號(hào)的區(qū)分能力，并用t檢驗(yàn)檢測(cè)睡眠各期復(fù)雜性測(cè)度的統(tǒng)計(jì)

3、學(xué)顯著性差異，為下面的睡眠EEG自動(dòng)分期提供理論基礎(chǔ)?；谀X電EEG信號(hào)的非線性非平穩(wěn)特性，文中自動(dòng)分期方法利用希爾伯特-黃變換提取腦電信號(hào)的頻域特征，并結(jié)合信號(hào)的CO復(fù)雜度來(lái)表征睡眠EEG信號(hào)，這些特征能很好的反應(yīng)腦電信號(hào)的本質(zhì)屬性，構(gòu)建三層BackPropagation(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器對(duì)睡眠EEG信號(hào)提取的特征進(jìn)行自動(dòng)分期。我們使用MIT-BIT的Sleep-EDF數(shù)據(jù)庫(kù)中的7個(gè)個(gè)體的Pz-Oz導(dǎo)聯(lián)睡眠EEG數(shù)據(jù)驗(yàn)證本文提