基于小波变换与近似熵的睡眠分期研究

• 作者: 和卫星 姚静 陈晓平
• 来源期刊: 中国组织工程研究与临床康复
• 学科: 医学
• 关键词: 睡眠分期 近似熵(ApEn) 小波变换 医学工程学
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 1701-1704
• 页数: 4页
• 分类号: R318
• 字数: 5344字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1673-8225.2008.09.037

摘要

目的:考察睡眠各期与近似熵的相互关系及相关参数选取对其的影响,以获取一种能较好反映睡眠分期的特征量.方法:数据处理于2007-05/09在江苏大学电气信息工程学院生物医学工程系实验室完成.睡眠脑电数据取自波士顿Beth Israel医疗睡眠数据库,16个测试对象均为男性,年龄32～56岁.对瞬眠脑电数据首先应用小波变换,将脑电信号中的噪声进行消噪处理,然后再利用近似熵将消噪后的睡眠脑电信号进行特征提取.结果:睡眠各期脑电的近似熵是不一样的,清醒状态时,其值最大,随着睡眠的深入,大脑思维活动减少,近似熵的值逐渐降低:进入Ⅲ期、Ⅳ期深度睡眠状态时,近似熵的值减到最低:在快速眼动睡眠期,脑电信号又与非快速眼动睡眠期Ⅰ期类似,近似熵的值开始回升.近似熵在睡眠各个阶段具有显著差异性和规律性,表明近似熵能很好的用于表征睡眠分期.结论:①睡眠脑电信号经过小波变换能有效的消除噪声并保持原信号的突变性质,从而表明了小波变换对非平稳信号的消噪具有很好的有效性和实用性.②对消除噪声后的睡眠脑电信号利用近似熵能很好的实现睡眠分期,从而实现了提取睡眠脑电有用信息的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓平	江苏大学电气信息工程学院	48	528	12.0	22.0
2	和卫星	江苏大学电气信息工程学院	78	960	16.0	28.0
3	姚静	江苏大学电气信息工程学院	8	31	3.0	5.0