本文關(guān)鍵詞：非腦電睡眠監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和算法研究

  更多相關(guān)文章： 睡眠分期 眼電 肌電 非腦電睡眠監(jiān)測(cè) 特征融合

【摘要】：睡眠障礙嚴(yán)重影響人們的生活,早期監(jiān)測(cè)對(duì)預(yù)防和診斷睡眠相關(guān)疾病有重要意義。多導(dǎo)睡眠圖監(jiān)測(cè)(PSG)是國(guó)際公認(rèn)的睡眠分期標(biāo)準(zhǔn),該方法主要依賴腦電對(duì)睡眠進(jìn)行分期,存在操作復(fù)雜、不舒適等問(wèn)題。因此非腦電睡眠監(jiān)測(cè)方法,即采用心電、眼電、肌電等信號(hào)進(jìn)行睡眠監(jiān)測(cè)是未來(lái)日常睡眠監(jiān)測(cè)的發(fā)展趨勢(shì)。目前市場(chǎng)上普遍使用的非腦電睡眠監(jiān)測(cè)儀存在采樣信息無(wú)針對(duì)性、睡眠分期準(zhǔn)確度不高等問(wèn)題,還未能應(yīng)用于臨床。論文提出了一種同時(shí)具有腦電信號(hào)和眼電、肌電、心電、呼吸、脈搏等非腦電多導(dǎo)生理信號(hào)的睡眠監(jiān)測(cè)系統(tǒng),該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)PSG監(jiān)測(cè)(含腦電多導(dǎo)生理信號(hào))與非腦電多導(dǎo)生理信號(hào)監(jiān)測(cè)兩種工作模式。論文研究?jī)?nèi)容包括：1、基于Cortex-M3內(nèi)核和高度集成的硬件平臺(tái),通過(guò)多功能、高性能的嵌入式軟件設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)兩種睡眠監(jiān)測(cè)模式切換,具有在低主頻下高精度、多通道生理信號(hào)同步采集,大數(shù)據(jù)量穩(wěn)定性存儲(chǔ)和傳輸?shù)裙δ堋?、基于眼電和肌電,提出了一種非腦電睡眠分期算法,采用零相位數(shù)字濾波器對(duì)眼電和肌電信號(hào)預(yù)處理,提取兩種信號(hào)的多個(gè)時(shí)域特征,通過(guò)自適應(yīng)閾值提取、邊緣檢測(cè)處理特征序列,采用多特征融合進(jìn)行信號(hào)分類。基于PSG標(biāo)準(zhǔn),結(jié)合信號(hào)分類結(jié)果,研究了基于眼電和肌電的睡眠分期方法,完成了非腦電睡眠分期。3、采用國(guó)際睡眠數(shù)據(jù)庫(kù)50條數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明,算法對(duì)覺(jué)醒、淺睡、深睡、快速眼動(dòng)的時(shí)長(zhǎng)監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確度均高于73%,同時(shí)該算法應(yīng)用于非腦電睡眠監(jiān)測(cè)系統(tǒng),得到了初步的臨床驗(yàn)證。論文研究選擇了在睡眠過(guò)程中有特定生理意義的信號(hào)源、分期算法基于生理學(xué)特征,具有精度優(yōu)于現(xiàn)有非腦電睡眠分期的優(yōu)點(diǎn),對(duì)家用醫(yī)療、臨床診斷及特殊領(lǐng)域睡眠監(jiān)測(cè)具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：睡眠分期 眼電 肌電 非腦電睡眠監(jiān)測(cè) 特征融合
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R740
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-20
• 1.1 研究背景及意義12-14
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.1 睡眠監(jiān)測(cè)儀研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.2 睡眠分期研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 論文研究目標(biāo)和研究?jī)?nèi)容17-19
• 1.4 本章小結(jié)19-20
• 第2章 睡眠監(jiān)測(cè)生理學(xué)基礎(chǔ)20-27
• 2.1 睡眠監(jiān)測(cè)概述20-21
• 2.2 睡眠分期簡(jiǎn)介21-23
• 2.3 眼電與睡眠23-25
• 2.4 肌電與睡眠25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第3章 睡眠監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)27-39
• 3.1 系統(tǒng)需求分析27-28
• 3.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)28-29
• 3.3 硬件設(shè)計(jì)29-31
• 3.4 嵌入式軟件設(shè)計(jì)31-36
• 3.4.1 生理信號(hào)采集模塊31-32
• 3.4.2 數(shù)據(jù)通信模塊32-34
• 3.4.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)34-35
• 3.4.4 人機(jī)交互模塊35-36
• 3.5 上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)36-37
• 3.6 本章小結(jié)37-39
• 第4章 非腦電睡眠分期算法研究39-59
• 4.1 算法概述39-40
• 4.2 信號(hào)預(yù)處理40-43
• 4.2.1 濾波器設(shè)計(jì)40-41
• 4.2.2 截止頻率選擇41-42
• 4.2.3 去除基線漂移42-43
• 4.3 特征提取43-44
• 4.4 特征分類44-49
• 4.4.1 滑動(dòng)平均濾波45
• 4.4.2 自適應(yīng)閾值提取45-47
• 4.4.3 邊緣檢測(cè)47-49
• 4.5 信號(hào)分類49-53
• 4.5.1 眼電信號(hào)分類50-52
• 4.5.2 肌電信號(hào)分類52-53
• 4.6 睡眠分期53-57
• 4.7 本章小結(jié)57-59
• 第5章 臨床實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析59-70
• 5.1 睡眠監(jiān)測(cè)系統(tǒng)臨床實(shí)驗(yàn)59-62
• 5.1.1 實(shí)驗(yàn)方案59
• 5.1.2 實(shí)驗(yàn)步驟59-60
• 5.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析60-62
• 5.2 非腦電睡眠分期算法臨床驗(yàn)證62-68
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)方案62-63
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)步驟63
• 5.2.3 非腦電睡眠分期算法臨床應(yīng)用63-65
• 5.2.4 臨床睡眠時(shí)相結(jié)果分析65-68
• 5.3 本章小結(jié)68-70
• 第6章 總結(jié)與展望70-73
• 6.1 總結(jié)70-71
• 6.2 展望71-73
• 參考文獻(xiàn)73-77
• 附錄77-81
• 攻讀碩士期間承擔(dān)的科研任務(wù)及主要成果81

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中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 李杰;非腦電睡眠監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和算法研究[D];浙江大學(xué);2016年

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