基于单通道脑电信号的自动睡眠分期

• 作者: 刘雪峰 范文兵 赵艳阳
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 睡眠分期 脑电信号 小波变换 多尺度熵 反馈神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（z2）
• 所属期刊栏目: 应用前沿、交叉与综合
• 页码范围: 318-321
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4689字
• 语种: 中文

摘要

针对传统自动睡眠分期准确率不足的问题,提出一种基于单通道脑电(EEG)信号的新型睡眠分期方法.以8例受试者睡眠脑电监测数据及专家人工分期结果作为样本,首先使用两层滤波器实现对原始脑电信号的去噪,然后利用小波变换算法提取各睡眠阶段节律波的相对能量均值作为第一部分特征参数,并添加多尺度熵算法分析各睡眠阶段的复杂度特征,选取9 ～13尺度的多尺度熵值作为第二部分的特征参数.将所有的特征参数输入到反馈传播神经网络分类器中实现睡眠阶段的自动识别分类.通过实验结果的统计分析,该方法的平均分期准确率达到85.81％,相比传统的小波变换、样本熵和模糊熵方法,有更高的系统稳定性和准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范文兵	郑州大学信息工程学院	58	345	9.0	15.0
2	刘雪峰	郑州大学信息工程学院	4	13	2.0	3.0
3	赵艳阳	河南工业大学电气工程学院	6	24	3.0	4.0