北京生物醫(yī)學(xué)工程

基于平均能量耗散的睡眠分期研究_________

Sleep stage classification based on average energy dissipation

作者：焦東來馮昊姚鳳華孟浩井曉茹王俊

單位：           南京郵電大學(xué)地理與生物信息學(xué)院(南京210003)    

關(guān)鍵詞：腦電圖；平均能量耗散；睡眠分期

分類號：

出版年·卷·期（頁碼）：2013·32·2（134-138）

摘要：

目的睡眠質(zhì)量影響身體健康與工作效率，睡眠分期結(jié)果是衡量睡眠質(zhì)量的重要指標(biāo)和診治睡眠障礙性疾病的重要途徑。方法通過提取相同個體相同時刻的清醒期和非快速眼動睡眠Ⅰ期的EEG信號，分別符號化后計算平均能量耗散，對兩個睡眠階段的相對熵進(jìn)行統(tǒng)計分析及多樣本驗證。結(jié)果研究結(jié)果表明，平均能量耗散很好地反映了睡眠狀態(tài)的變化，在清醒期較大，在非快速眼動睡眠Ⅰ期較小，并通過差異顯著性檢驗和多樣本驗證。結(jié)論平均能量耗散可以作為睡眠自動化分期參數(shù)補充到睡眠分期研究中來，在臨床上可通過多參數(shù)分析，提高睡眠分期的準(zhǔn)確性。

Objective The quality of sleep has a great relationship with health. The result of sleep stage classification is an important indicator to measure the quality of sleep and treat sleep disorders. Methods The EEG signals about wake and the first stage of non-rapid eye movement sleep we used in this paper are extracted from the same person at the same time. After the symbolization，we compute the average energy dissipations and make the statistical analysis and multi-sample analysis. Results The average energy dissipation reflects the changes of sleep stages，which is higher in wake stage than in the first stage of non-rapid eye movement sleep，and is confirmed by statistical analysis and multi-sample experiments. Conclusions The average energy dissipation can be applied into automatic sleep stage classification. Multi-parameter analysis could achieve a higher accuracy of sleep stage classification.

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