基于单路脑电的睡眠分期判别方法研究

• 作者: 吴水才 宾光宇 梁栗炎 闫佳运
• 来源期刊: 中国医疗设备
• 学科: 医学
• 关键词: 睡眠监护系统 睡眠分期 单路脑电 多元逐步回归分析 线性分类 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 页码范围: 34-37
• 页数: 4页
• 分类号: R318.04|TN911.7
• 字数: 3039字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1633.2015.12.009

摘要

睡眠是一种重要的生理现象，对睡眠进行合理分期，是研究睡眠质量、诊断睡眠疾病的基础。脑电是睡眠过程中最显著和直观的信号，也是研究睡眠的重要且有力的工具。本研究提取了多种脑电相关特征作为识别睡眠脑电信号的指标，并采用多元逐步回归分析法进行特征筛选，通过线性分类及支持向量机（SVM）算法实现了脑电睡眠分期的自动判别。实际测试结果表明，基于单路脑电的睡眠分期判别方法的平均正确率为78.85%，说明该方法较为准确。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴水才	北京工业大学生命科学与生物工程学院	217	1199	17.0	26.0
2	宾光宇	北京工业大学生命科学与生物工程学院	14	55	5.0	7.0
3	梁栗炎	北京工业大学生命科学与生物工程学院	5	8	2.0	2.0
4	闫佳运	北京工业大学生命科学与生物工程学院	1	1	1.0	1.0