睡眠腦電復(fù)雜度及其自動分期的研究.pdf

1、腦電波是大腦皮層神經(jīng)元的電生理活動而產(chǎn)生的信號，它包含了人體大量的信息。其中，睡眠腦電波則體現(xiàn)了人在睡眠階段下腦電的變化。人一生中大約1/3的時間處于睡眠階段，故睡眠是人的一種重要的生理活動。睡眠中的腦電波不僅可以反映人的睡眠質(zhì)量，而且可以體現(xiàn)人的身體健康狀況。因此研究睡眠腦電數(shù)據(jù)在理論上和實際臨床應(yīng)用中都有著重要的意義。
　　 腦電波是一種非平穩(wěn)的時間序列，如何分析這種隨機的序列，并從中提取人們需要的信息一直是許多學(xué)者所熱衷的

2、問題之一。以往時間序列的研究多集中在預(yù)測等問題上，對腦電這類特殊的時間序列而言，預(yù)測其下一個值沒有多大的意義，我們更關(guān)心時間序列宏觀的特征。復(fù)雜度測度則提供了一種定量的描述隨機序列變化規(guī)律性的方法，而且時間序列復(fù)雜度成為腦電波分析目前比較流行指標之一。本文第二章中介紹了幾種衡量時間序列復(fù)雜度的方法，并用實際腦電數(shù)據(jù)做了模擬和評價。
　　 在1965年Kolmogorov提出了類似于算法復(fù)雜度的相對復(fù)雜度的概念，但在實際應(yīng)用中并沒

3、有得到廣泛的應(yīng)用。我們在第三章中結(jié)合LZ復(fù)雜度的思想提出了一種衡量相對復(fù)雜度的新方法，這種方法能衡量某種程度的相對復(fù)雜度。在用現(xiàn)實的腦電數(shù)據(jù)測試我們得到，相對復(fù)雜度在兩段時間序列進行分類的時候要比復(fù)雜度更具有優(yōu)勢。
　　 其次，在不同的睡眠時期，腦電波的波形特征也比較明顯。M.Hanaoka等(2000)提出了探測腦電波中的特征波形的思想，但是具體的算法并沒有給出。在第四章中，我們提出了一種波形探測的方法，主要用于探測睡眠紡錘波