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熵測度及壓縮感知理論在睡眠質量評估中的研究與應用

發(fā)布時間:2021-08-13 07:32
  睡眠是一個復雜的生理過程,睡眠質量的高低直接影響人體的健康水平。隨著對睡眠研究的逐漸深入,人們對睡眠的認知以及睡眠質量的評估方法也都取得了長足的發(fā)展,但是在睡眠的生理機制及與睡眠相關疾病的診斷和治療方面仍存在大量需要改進或者不明確的問題存在。在此背景下,本文以睡眠質量研究為核心,針對睡眠分期、阻塞性睡眠呼吸暫停病人的腦功能異常以及睡眠心電信號研究三個問題開展工作。本文首先綜述了熵測度方法及壓縮感知的理論基礎,并以此為技術手段針對以上三個問題展開研究:針對第一個問題,首先研究了基于熵測度和支持向量機的自動睡眠分期方法,并進一步提出了一種新的睡眠分期熵測度算法—張量近似熵,有效地提升了睡眠分期的準確率;針對第二個問題,提出了基于模糊熵和偏側化指數(shù)的大腦半球優(yōu)勢評估方法,發(fā)現(xiàn)并證實了阻塞性睡眠呼吸暫停病人的腦功能偏側化現(xiàn)象;針對第三個問題,提出了基于壓縮感知理論的睡眠心電信號采樣壓縮重構框架,為睡眠心電信號的大數(shù)據(jù)獲取與傳輸提供了有效的解決方案?偨Y起來,本論文的主要工作包括以下幾個方面:(1)詳細綜述了近年來應用于生理信號非線性分析的幾種常用的熵測度方法,包括近似熵、樣本熵、模糊熵以及模糊... 

【文章來源】:山東大學山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:168 頁

【學位級別】:博士

【部分圖文】:

熵測度及壓縮感知理論在睡眠質量評估中的研究與應用


圖1.2阻塞性睡眠呼吸暫停的生理表現(xiàn)(引自[36])??0SA典型的生理表現(xiàn)如圖1.2所示,當氣流不再波動時表明發(fā)生了睡眠呼吸??

精神障礙,大腦,現(xiàn)象


?山東大學博士畢業(yè)論文???左表?右左右左irv*?右H??初改切改初陟勸陟切陟??正常人?暴力、偏執(zhí)?精神分裂癥?抑郁癥?廣泛性焦慮??反社會人格?抑郁癥?精神分裂癥?創(chuàng)傷后應激障礙??圖1.3不同精神障礙下的大腦偏側化現(xiàn)象(引自[53])??針對大腦半球的偏側化,最初的研宄更多集中于動物,包括兩棲動物、爬行??動物、魚類以及鳥類都表現(xiàn)出典型的大腦功能不對稱現(xiàn)象Ml。其中最典型的一個??例子是鳥類在遷徙的過程中僅靠右眼視網(wǎng)膜上的神經(jīng)節(jié)細胞來感知地磁場方向??[46]。除此之外,Tang等[54]通過設計實驗發(fā)現(xiàn),當果蠅左右兩側均出現(xiàn)劇烈的運??動刺激時,其在短時間內僅能接收單側的刺激并向該方向飛行,與此同時其神經(jīng)??活動出現(xiàn)明顯的不對稱性,在飛行方向一側的神經(jīng)活動被放大而對側的神經(jīng)活動??受到抑制。Long等[55]在針對鳥叫過程中的神經(jīng)控制和肌肉活動的研宄中同樣發(fā)??現(xiàn)了左右腦神經(jīng)功能切換機制及偏側化現(xiàn)象。另外,在給倉鼠施加持續(xù)光照的實??驗中,其左右視交叉上核每隔12個小時便會出現(xiàn)晝夜節(jié)律的震蕩,且左右腦交??替的慢波睡眠在海洋生物、鳥類及某些爬行動物中是一種最常見的睡眠模式。??隨著人們對睡眠醫(yī)學研宄的逐漸深入,睡眠過程中的腦功能偏側化研宄得到??了進一步的發(fā)展,特別是近年來EEG的相干性分析在研宄大腦功能性不對稱方??面引起了廣泛的關注t56l,并應用在多個領域以探究大腦半球內及半球間的功能??差異性,包括阿爾茨海默癥[57]、癲癇[5S]以及左右慣用手[59]等方面。目前,針對睡??眠過程中出現(xiàn)的腦功能偏側化研宄主要集中在三個方面:單邊慢波睡眠、睡眠紡??錘波的腦功能偏側化以及不同睡眠狀態(tài)下

過程圖,紡錘,覺醒狀態(tài),現(xiàn)象


制。??(2)睡眠紡錘波的腦功能偏側化??現(xiàn)有研究己經(jīng)證實在睡眠過程中產生的紡錘波存在左右腦半球功能偏側化??現(xiàn)象162]。紡錘波是指在睡眠過程中由丘腦產生的一種腦電波,而丘腦是負責將外??部信號傳遞給大腦其他部分的一種結構。研宂人員據(jù)此認為,紡錘波的存在有助??于降低外部噪音干擾對睡眠深度的影響,使得快速進入深度睡眠狀態(tài)。B6dizs等??[62]通過分析紡錘波的幅值、密度以及持續(xù)時間,發(fā)現(xiàn)大腦的額顳枕葉和頂葉的紡??錘波具有左腦偏側化現(xiàn)象,而前額葉紡錘波則出現(xiàn)右腦偏側化現(xiàn)象,如圖1.4所??/Jn?〇??A1|T3?C3?C4?T4]A2^?.?A?.?.??\?^?P3?P4?T6?J?^^?fy??\r?〇i?〇2^/?—/?^^??Density?Duration?Amplitude??0.04?0.03?0.02?0.01?0?-0.01?0.016?0.012?0.00??0.004?0?-0.004?0.06?0.04?0.02?0?-0.02?-0.04??Fpl-Fp2?|D?H?Fpl-Fp2??^?T3-T4? ̄^?aa?e?Mtm?T3-T4??T5-T6?一u;-.,:?T5-T6??S"?01-02?'■?-??:?-?…仏?01-02??|?F3-F4?,?-,?F3-F4??^?C3-C4?.?dw:,.’?C3-C4??P3-P4?■?■?伽aswj?PJ>P4??_*??fpl-fp2??s?關?風民抑?Jr1.?n-n??1?■丨丨_■?,紙說?=??T5?T6?BHiBliiMB?■w

【參考文獻】:
期刊論文
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博士論文
[1]基于模糊思想的熵方法及在心血管信號分析中的應用[D]. 趙莉娜.山東大學 2019

碩士論文
[1]耦合張量塊分解方法及其應用[D]. 楊佳星.大連理工大學 2019
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[3]基于心率變異性的睡眠分期研究[D]. 朱彬.杭州電子科技大學 2018
[4]基于心電信號和深度神經(jīng)網(wǎng)絡的睡眠分期研究[D]. 張興華.天津工業(yè)大學 2018
[5]睡眠呼吸暫停病人HRV和PRV的相關性研究[D]. 劉雙艷.山東大學 2017
[6]基于大腦半球功能非對稱理論對舍曲林聯(lián)合rTMS治療持續(xù)性軀體形式疼痛障礙的機理研究[D]. 李柄佑.成都中醫(yī)藥大學 2016
[7]基于排序熵的阿爾茲海默癥特征提取與分析[D]. 梁麗.天津大學 2016



本文編號:3340015

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