實(shí)時(shí)睡眠分期算法研究與應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā).pdf

1、越來越多的人開始遭遇睡眠問題，評(píng)價(jià)睡眠質(zhì)量進(jìn)而改善睡眠狀況已經(jīng)成為一大課題。準(zhǔn)確的睡眠分期是客觀評(píng)估睡眠質(zhì)量和診斷睡眠相關(guān)疾病的基礎(chǔ)，經(jīng)典自動(dòng)分期方法基本上是對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行分析的。但是，腦電信號(hào)的記錄操作復(fù)雜，成本高，電極的放置也會(huì)干擾人的正常睡眠，無法滿足家庭睡眠監(jiān)測(cè)場(chǎng)合的需要。人們提出用較為方便檢測(cè)的生理參數(shù)去自動(dòng)分析睡眠過程，相較傳統(tǒng)腦電更具實(shí)用價(jià)值，利用壓電感知床墊能實(shí)現(xiàn)人在睡眠時(shí)多個(gè)生理參數(shù)的長時(shí)間同步檢測(cè)，對(duì)睡眠幾乎沒有任何

2、干擾，可以在家庭中監(jiān)測(cè)人們的真實(shí)睡眠狀況，擁有良好的應(yīng)用前景。床墊采集的是心沖擊圖（BCG）信號(hào)，包含心率、呼吸率和體動(dòng)信息，但目前對(duì)BCG信號(hào)進(jìn)行自動(dòng)睡眠分期的準(zhǔn)確率不高。本文的研究目的是基于BCG信號(hào)建立一種更加準(zhǔn)確可靠的多參數(shù)自動(dòng)分期算法，然后應(yīng)用于實(shí)現(xiàn)的床墊式實(shí)時(shí)睡眠監(jiān)護(hù)系統(tǒng)中，進(jìn)行睡眠的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。
　　本文采用從BCG信號(hào)中計(jì)算出的心率、呼吸和體動(dòng)序列進(jìn)行自動(dòng)睡眠分期，分為四個(gè)階段，即覺醒期、淺度睡眠期、深度睡眠期和快速

3、眼動(dòng)睡眠期。由于不同睡眠階段的心率波形形態(tài)較難區(qū)分，利用時(shí)變自回歸模型進(jìn)行心率變異性（HRV）的特征提取，進(jìn)一步基于隱馬爾可夫模型進(jìn)行特征的自動(dòng)分類識(shí)別。發(fā)現(xiàn)高頻段極點(diǎn)相位與總功率的特征組合能夠較好地區(qū)分各睡眠分期，并結(jié)合呼吸率和體動(dòng)信息校正分期結(jié)果，能夠有效地提高基于HRV的分期準(zhǔn)確率。使用MIT-BIH數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)測(cè)試，比較文中算法和專家的分期結(jié)果，驗(yàn)證了建立的多參數(shù)分期算法的精度，識(shí)別率達(dá)到70.13％，且計(jì)算快速，可用于實(shí)時(shí)監(jiān)