【摘要】：睡眠分期是依據(jù)睡眠過(guò)程中的生理規(guī)律,對(duì)睡眠階段進(jìn)行劃分的過(guò)程。精確的分期可以為睡眠質(zhì)量評(píng)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(qiáng)且分期效率較低。近年出現(xiàn)的自動(dòng)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(wèn)題,但也與之帶來(lái)了參數(shù)數(shù)量與準(zhǔn)確率之間出現(xiàn)矛盾的問(wèn)題。本文以PhysioBank數(shù)據(jù)庫(kù)中睡眠過(guò)程的單通道腦電信號(hào)和心電信號(hào)為研究對(duì)象,重點(diǎn)解決睡眠分期技術(shù)研究過(guò)程中參數(shù)過(guò)多和準(zhǔn)確率較低的問(wèn)題。主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)睡眠生理信號(hào)特征提取。在時(shí)域、頻域以及非線性域中提取單通道腦電信號(hào)特征,得到頻帶比、樣本熵等14個(gè)特征參數(shù)。同時(shí)對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,生成心率變異性信號(hào),在多分析域共提取9個(gè)特征參數(shù)。(2)睡眠生理信號(hào)特征選擇與特征降維。采用自適應(yīng)遺傳算法進(jìn)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(duì)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(duì)選出的特征參數(shù)進(jìn)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(dòng)分期的實(shí)時(shí)過(guò)程提供了可能。(3)睡眠生理信號(hào)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(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明兩種組合分類器的分期準(zhǔn)確率比4個(gè)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(hào)和心電信號(hào)所設(shè)計(jì)的GA-CMC自動(dòng)睡眠分期算法,能夠使用較少的特征參數(shù),得到相對(duì)滿意的分類結(jié)果,為實(shí)現(xiàn)睡眠過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)提供了可能,具有一定的應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：黑龍江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：R740;TP18

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本文編號(hào)：2614410