【摘要】：該文提出了振幅整合腦電圖用于正常年輕人睡眠腦電分期的方法。記錄了13例正常年輕人約8小時(shí)睡眠腦電數(shù)據(jù),分為訓(xùn)練組(6例)和測(cè)試組(7例)。計(jì)算訓(xùn)練組每一例的振幅整合腦電圖(aEEG);提取aEEG的上邊帶曲線(xiàn)作為其特征曲線(xiàn);提取不同分期的aEEG上邊帶中位數(shù)和四分位距特征;將這些特征進(jìn)行綜合統(tǒng)計(jì)分析,得出aEEG在不同睡眠期的邊界和波動(dòng)范圍的數(shù)值指標(biāo);利用此指標(biāo)對(duì)訓(xùn)練組和測(cè)試組的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行睡眠自動(dòng)分期。測(cè)試組和訓(xùn)練組的分期結(jié)果與ZEO系統(tǒng)結(jié)果有較好的一致性,證明了aEEG的一組特征值作為睡眠分期決策指標(biāo)的可行性。
[Abstract]:This paper presents a method of amplitude integrated electroencephalogram (EEG) for sleep EEG staging in normal young people. The EEG data of 13 normal young people for about 8 hours sleep were recorded and divided into training group (6 cases) and test group (7 cases). The amplitude integrated electroencephalogram (aEEG);) of each training group was calculated to extract the upper sideband curve of aEEG as its characteristic curve, and the median and quartile distance features of the upper sideband of aEEG in different stages were extracted. Through comprehensive statistical analysis of these characteristics, the numerical indexes of the boundary and fluctuation range of aEEG in different sleep periods were obtained, and the EEG data of the training group and the test group were automatically divided into sleep stages by using this index. The staging results of the test group and the training group were in good agreement with the results of the ZEO system, which proved the feasibility of using a set of eigenvalues of aEEG as an index of sleep staging decision-making.
【作者單位】： 清華大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程系;清華大學(xué)深圳研究生院;
【基金】：康復(fù)工程與健康科技深港聯(lián)合創(chuàng)新平臺(tái)資助項(xiàng)目(ZYB200907070060A)
【分類(lèi)號(hào)】：R319

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本文編號(hào)：2451868