北京生物医学工程

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：焦东来冯昊姚凤华孟浩井晓茹王俊

单位：           南京邮电大学地理与生物信息学院(南京210003)    

关键词：脑电图；平均能量耗散；睡眠分期

分类号：

出版年·卷·期（页码）：2013·32·2（134-138）

摘要：

目的睡眠质量影响身体健康与工作效率，睡眠分期结果是衡量睡眠质量的重要指标和诊治睡眠障碍性疾病的重要途径。方法通过提取相同个体相同时刻的清醒期和非快速眼动睡眠Ⅰ期的EEG信号，分别符号化后计算平均能量耗散，对两个睡眠阶段的相对熵进行统计分析及多样本验证。结果研究结果表明，平均能量耗散很好地反映了睡眠状态的变化，在清醒期较大，在非快速眼动睡眠Ⅰ期较小，并通过差异显著性检验和多样本验证。结论平均能量耗散可以作为睡眠自动化分期参数补充到睡眠分期研究中来，在临床上可通过多参数分析，提高睡眠分期的准确性。

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.

参考文献：

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