基于腦電圖的睡眠自動(dòng)分期和特征分析
本文關(guān)鍵詞:基于腦電圖的睡眠自動(dòng)分期和特征分析,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:本文將睡眠腦電信號(hào)作為主要分析信號(hào),針對(duì)睡眠的各個(gè)階段進(jìn)行自動(dòng)分期,共分為四個(gè)階段,即清醒(Wake)、快速眼動(dòng)睡眠(REM)、輕度睡眠(Light),和深度睡眠(Deep)。在睡眠中,EEG信號(hào)的頻譜會(huì)隨著睡眠階段的轉(zhuǎn)換而變化,因此,本文利用快速傅里葉變換(FFT)和小波變換對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行頻域和時(shí)頻域的分析。本文使用的腦電信號(hào)來(lái)自于多導(dǎo)睡眠檢測(cè)(Polysomnography,PSG),多導(dǎo)睡眠檢測(cè)中包括對(duì)腦電、肌電、眼電、心電等指標(biāo)進(jìn)行測(cè)量。采集使用的睡眠腦電數(shù)據(jù)庫(kù)包括20名健康人(33.5+14.6歲),樣本腦電數(shù)據(jù)采樣頻率為200Hz,標(biāo)準(zhǔn)為歐洲標(biāo)準(zhǔn),以.edf結(jié)尾。另外,在中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院廣安門(mén)醫(yī)院采集了三例樣本數(shù)據(jù)(33.67±4.64歲)。我們首先對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換,然后對(duì)頻譜結(jié)果做符號(hào)化,將符號(hào)化之后的結(jié)果作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。在每個(gè)樣本中使用500個(gè)隨機(jī)睡眠狀態(tài)(20個(gè)樣本,共10000個(gè)狀態(tài))進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,剩下的狀態(tài)(20個(gè)樣本,約90000個(gè)狀態(tài))作為測(cè)試集,對(duì)四個(gè)睡眠狀態(tài)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。經(jīng)過(guò)測(cè)試,符號(hào)化對(duì)于狀態(tài)識(shí)別率具有明顯的提高作用。進(jìn)一步,我們通過(guò)對(duì)六個(gè)腦電導(dǎo)聯(lián)(F3-M2, F4-M1, C3-M2, C4-M1, O1-M2,02-M1)的EEG信號(hào)進(jìn)行6層小波變換分解,經(jīng)過(guò)重構(gòu)得到各頻段的信號(hào),并進(jìn)行通道間的相關(guān)性分析,驗(yàn)證了導(dǎo)聯(lián)之間具有一致性。
【關(guān)鍵詞】:腦電圖 睡眠分期 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 小波變換
【學(xué)位授予單位】:南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類(lèi)號(hào)】:TN911.7;R741.044
【目錄】:
- 摘要3-4
- ABSTRACT4-7
- 第一章 緒論7-15
- 1.1 引言7
- 1.2 睡眠及腦電圖7-10
- 1.2.1 睡眠概述7-8
- 1.2.2 PSG檢測(cè)的睡眠腦電8
- 1.2.3 腦電信號(hào)波形8-10
- 1.3 睡眠自動(dòng)分期現(xiàn)狀及標(biāo)準(zhǔn)10-14
- 1.3.1 睡眠自動(dòng)分期現(xiàn)狀10-11
- 1.3.2 睡眠分期標(biāo)準(zhǔn)11-13
- 1.3.3 睡眠自動(dòng)分期的應(yīng)用13-14
- 1.4 本文研究?jī)?nèi)容及主要工作14-15
- 第二章 基于功率譜符號(hào)化的睡眠自動(dòng)分期15-29
- 2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)15-19
- 2.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述15-16
- 2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和算法16-19
- 2.2 基于功率譜符號(hào)化的睡眠自動(dòng)分期19-25
- 2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果25-28
- 2.4 本章小結(jié)28-29
- 第三章 睡眠腦電各通道相關(guān)性29-48
- 3.1 小波變換理論29-45
- 3.1.1 連續(xù)小波變換29-30
- 3.1.2 離散小波變換30-31
- 3.1.3 小波包分解31-32
- 3.1.4 常用小波函數(shù)介紹32-36
- 3.1.5 小波分析去噪36-38
- 3.1.6 小波包分解去噪38-42
- 3.1.7 小波能量譜42-45
- 3.2 互相關(guān)45-46
- 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果46-47
- 3.4 本章小結(jié)47-48
- 第四章 總結(jié)和展望48-49
- 參考文獻(xiàn)49-52
- 致謝52-53
【相似文獻(xiàn)】
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本文關(guān)鍵詞:基于腦電圖的睡眠自動(dòng)分期和特征分析,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
,本文編號(hào):357052
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