腦電信號的非線性動力學(xué)分析及其在睡眠分期中的應(yīng)用.pdf

1、如今人們對健康的關(guān)注已經(jīng)超乎從前，WHO也提出研究要從關(guān)注人類健康著手，旨在對日常的生理心理狀態(tài)進(jìn)行實時有效的監(jiān)測分析，能夠及時發(fā)現(xiàn)身體狀態(tài)異常。腦是人類身體的總控制中心，蘊(yùn)含著豐富的信息。將近年來新興的非線性動力學(xué)方法應(yīng)用于對腦電信號的分析和特征參數(shù)提取中，有助于進(jìn)一步研究，揭開人類生命科學(xué)的神秘面紗。研究成果應(yīng)用于睡眠分期中，能夠為睡眠分期尋找更加適合且有效的方法，也對睡眠相關(guān)研究有重要的意義。
　　通過電極采集得到的腦電信號

2、，是腦神經(jīng)系統(tǒng)電活動在大腦皮層的體現(xiàn)，信號微弱且存在較多干擾。本文在進(jìn)行特征參數(shù)提取之前，對腦電信號進(jìn)行必要的去除基線漂移、濾除高頻干擾和50Hz陷波等預(yù)處理，都有較好的效果。
　　近年來的諸多研究表明腦電信號具有混沌特性，所以本文的研究中利用了三種非線性動力學(xué)方法，包括復(fù)雜度、近似熵和關(guān)聯(lián)維數(shù)。選取每種方法的最優(yōu)參數(shù)組合的過程，是通過對比MIT-BIH多導(dǎo)睡眠數(shù)據(jù)庫中所選樣本的實際計算結(jié)果與睡眠腦電專家分期結(jié)果而得。為了進(jìn)行與傳

3、統(tǒng)方法的對比，也分別選取了頻域分析方法中的頻帶能量比參數(shù)，和時頻分析方法中的小波多分辨分析對同樣的樣本進(jìn)行分析，比較最終計算結(jié)果。在分別進(jìn)行最優(yōu)參數(shù)組合選取后，決定了七個參數(shù)作為比較對象：復(fù)雜度、近似熵和關(guān)聯(lián)維數(shù)三個非線性動力學(xué)參數(shù)，頻帶能量比中的ratio(α)和ratio(δ)兩個參數(shù)以及小波多分辨分析得到的D3-1和D3-2兩個參數(shù)。對數(shù)據(jù)庫中睡眠腦電提取特征參數(shù)后的結(jié)果與專家分期結(jié)果進(jìn)行比較，求得相關(guān)系數(shù)，最終再結(jié)合計算時間、個