【摘要】：睡眠分期是依據(jù)睡眠過程中的生理規(guī)律,對睡眠階段進行劃分的過程。精確的分期可以為睡眠質(zhì)量評估和相關(guān)疾病診斷提供可靠的技術(shù)支持。早期睡眠分期工作由人工完成,主觀性較強且分期效率較低。近年出現(xiàn)的自動睡眠分期技術(shù),雖然在很大程度上解決了工作效率較低的問題,但也與之帶來了參數(shù)數(shù)量與準(zhǔn)確率之間出現(xiàn)矛盾的問題。本文以PhysioBank數(shù)據(jù)庫中睡眠過程的單通道腦電信號和心電信號為研究對象,重點解決睡眠分期技術(shù)研究過程中參數(shù)過多和準(zhǔn)確率較低的問題。主要研究內(nèi)容如下:(1)睡眠生理信號特征提取。在時域、頻域以及非線性域中提取單通道腦電信號特征,得到頻帶比、樣本熵等14個特征參數(shù)。同時對心電信號進行預(yù)處理,生成心率變異性信號,在多分析域共提取9個特征參數(shù)。(2)睡眠生理信號特征選擇與特征降維。采用自適應(yīng)遺傳算法進行特征參數(shù)選擇,比使用全部特征參數(shù),準(zhǔn)確率提高3%。對比相關(guān)系數(shù)法以及基礎(chǔ)遺傳算法,使用自適應(yīng)遺傳算法篩選出的參數(shù)能夠建立泛化能力更好的數(shù)學(xué)模型。對選出的特征參數(shù)進行主成分分析處理,可使得特征維數(shù)降低一半,為睡眠自動分期的實時過程提供了可能。(3)睡眠生理信號特征分類。提出基于遺傳算法的組合分類器,優(yōu)化子分類器在各分期類別上的判定權(quán)值,與基于貝葉斯投票法和單分類器的分期結(jié)果進行對比,實驗結(jié)果表明兩種組合分類器的分期準(zhǔn)確率比4個單分類器的分期準(zhǔn)確率高,而基于GA-CMC算法的組合分類器比基于貝葉斯投票法的分期準(zhǔn)確率提高2.3%。研究證明,基于單通道腦電信號和心電信號所設(shè)計的GA-CMC自動睡眠分期算法,能夠使用較少的特征參數(shù),得到相對滿意的分類結(jié)果,為實現(xiàn)睡眠過程的實時監(jiān)測提供了可能,具有一定的應(yīng)用價值。
【學(xué)位授予單位】：黑龍江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R740;TP18

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本文編號：2614410