基于EEG复杂度和近似熵的睡眠自动分期

• 作者: 汪丰 王歆媛
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 睡眠自动分期 EEG 小波变换 复杂度 近似熵 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 97-100
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.7|TP391.4
• 字数: 4296字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2013.02.033

摘要

目的:因睡眠问题的日益严重,且睡眠分期是睡眠状况分析和睡眠质量评价的前提和基本内容,所以本文的主要目的就是基于脑电信号研究睡眠自动分期的方法.方法:使用小波变换对脑电信号进行预处理,因为脑电信号的非平稳性选择非线性分析方法,提取信号的复杂度和近似熵作为睡眠脑电各个时期的特征值,最后利用支持向量机对睡眠各阶段进行分期决策.结果:睡眠各期脑电的近似熵值和复杂度值随着睡眠状态的变化而不同,睡眠各期可以根据特征值的不同而得到有效区分,通过对1458个脑电信号样本进行自动分期,得到平均准确率为85.67％.结论:小波变换可以很好的对脑电信号的消噪处理,而脑电信号的复杂度值和近似熵值作为特征值,可以作为睡眠分期的有效分类依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪丰	东南大学生物科学与医学工程学院	36	269	9.0	15.0
2	王歆媛	东南大学生物科学与医学工程学院	1	16	1.0	1.0