基于奇异值第一主成分的睡眠脑电分期方法研究

• 作者: 彭振 王迎雪 肖蒙 郭建平 韦明
• 来源期刊: 现代生物医学进展
• 学科: 医学
• 关键词: 脑电 睡眠分期 奇异值第一主成分 抗噪
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 1368-1372
• 分类号: R318|R319
• 语种: 中文
• DOI: 10.13241/j.cnki.pmb.2014.07.043

摘要

目的:脑电信号含多种噪声和伪迹,信噪比较低,特征提取前必须进行复杂的预处理,严重影响睡眠分期的速度.鉴于此,本文提出一种基于奇异值第一主成分的睡眠脑电分期方法,该方法抗噪性能较强,可省去预处理过程,减少计算量,提高睡眠分期的效率.方法:对未经过预处理的睡眠脑电进行奇异系统分析,研究奇异谱曲线,提取奇异值第一主成分,探索其随睡眠状态变化的规律.并通过支持向量机利用奇异值第一主成分对睡眠分期.结果:奇异值第一主成分不仅能表征脑电信号主体,而且可以抑制噪声、降低维数.随着睡眠的深入,奇异值第一主成分的值逐渐增大,但在REM期处于S1期和S2期之间.经MIT-BIH睡眠数据库中5例同导联位置的脑电数据测试(仅1导脑电数据),睡眠脑电分期的准确率达到86.4％.结论:在未对脑电信号进行预处理的情况下,提取的睡眠脑电的奇异值第一主成分能有效表征睡眠状态,是一种有效的睡眠分期依据.本文运用提出的方法仅采用1导脑电数据,就能得到较为满意的睡眠分期结果.该方法有较强的分类性能,且抗噪能力强,不需要对脑电作复杂的预处理,计算量小,方法简单,很大程度上提高了睡眠分期的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韦明		16	69	5.0	7.0
2	肖蒙		7	40	4.0	6.0
3	王迎雪	北京理工大学信息与电子学院	8	11	2.0	3.0
4	郭建平		5	12	2.0	3.0
5	彭振		2	10	2.0	2.0