抑郁人群睡眠脑电特征研究

发布时间：2020-05-11 12:20

【摘要】：抑郁症作为一种发病率高、危害大、治愈困难的精神障碍类疾病,总是伴随着明显的大脑活动异常和情绪转换障碍等症状。脑电信号作为一种能够记录大脑活动及情绪状态信息的生理电信号,常被应用于各类有关于情绪转换障碍疾病的相关研究中。睡眠脑电信号作为脑电信号的一种,相比于清醒时的脑电信号,具有信号稳定不易受干扰、真实不可伪装和易采集等特点,更利于抑郁症等相关疾病的研究。因此,本文基于睡眠脑电信号,提出了“抑郁人群与正常人群在睡眠脑电信号上具有差异性”的假设,通过机器学习和数据分析等方法对抑郁人群与正常人群的睡眠脑电信号差异性进行了分析,验证了假设。主要的研究内容与研究成果如下:1.本文基于睡眠脑电信号的数据特点及公开数据库脑电数据的采集方法,设计了睡眠脑电数据采集系统。针对抑郁症人群的脑电数据特点,采集了36名被试者(18名抑郁患者和18名正常人群)6个电极位(F3、F4、C3、C4、O1和O2)的睡眠脑电数据,建立了基于抑郁症的睡眠脑电数据库。为抑郁人群睡眠脑电特征差异性研究奠定了数据基础。2.本文处理并应用了抑郁人群睡眠脑电数据集。将采集到的睡眠脑电数据按照AASM睡眠分期模型分为清醒期、REM期和NREM期,并寻找合适的方法进行数据样本的选择;参考睡眠脑电数据的采集方法及数据模型的时间复杂度,实现了基于FIR滤波器及卡尔曼滤波器对原始睡眠脑电信号的去噪和基于时间窗口方法对数据样本的分割;根据分割后数据样本的大小及睡眠脑电信号的数据特点,实现了对数据特征的提取和基于特征选择算法对数据特征的选择;最后,根据特征样本的数据特点,实现了基于数据标准化和数据均衡化的数据处理。通过该数据处理流程,可实现对抑郁人群睡眠脑电信号的处理与应用。3.本文基于特征选择算法和数据分析方法对假设“抑郁人群与正常人群在睡眠脑电信号上具有差异性”进行了验证,并对特征相关性对差异性表现的影响进行分析与研究。特征选择算法验证差异性的结果表明,抑郁人群睡眠脑电信号的某个或某些特征组与正常人群可能具有差异性。数据分析方法验证差异性的结果表明,睡眠脑电信号的导联、频段以及特征种类均能够影响数据模型的实验结果,不同特征间的相关性也会影响模型的分类准确率。换句话讲,抑郁人群与正常人群的睡眠脑电信号在不同维度上均具有较大差异,这与本文假设“抑郁症人群与正常人群在睡眠脑电数据上具有差异”相符,进一步验证了假设。综上所述,本文对抑郁人群睡眠脑电数据集的处理与应用进行了探索,并通过该数据集对抑郁人群与正常人群的睡眠脑电信号差异性进行了分析与研究,完成了对假设的有效验证,丰富了基于睡眠脑电信号的抑郁症分类模型的理论基础,进一步推动了基于睡眠脑电信号的抑郁症等精神障碍类疾病相关研究的发展与应用。
【图文】：

周期模型

睡眠期间最容易产生梦境的时期，也更容易被唤醒。在该阶段，眼球快速大幅度运动，体温及心血管调节功能减弱，心率及呼吸频率明显增加，脑电信号较 N2期和 N3 期也更为活跃。与此同时，REM 期睡眠常伴随着肌肉麻痹或肌肉萎缩等现象，例如：打鼾和阻塞性睡眠呼吸暂停。研究认为，这种肌肉麻痹或肌肉萎缩或与 REM 期常做梦这一现象有关。睡眠周期指睡眠经过 NREM 期的各个阶段进入到 REM 期，又从 REM 期返回到 NREM 期的过程。如图 2-1 所示，睡眠周期从短暂的 N1 期开始。在此阶段，身体开始放松并且伴随着缓慢的眼球运动，虽然会经常发生惊醒，但却促使睡眠周期进入到 N2 期。N2 期的总体睡眠时长大于 N1 期，占总睡眠时长的 40~60%。紧接着，，睡眠周期通过 NREM 期的浅睡眠进入到深度睡眠。对于大多数成年人来说，N3 期的睡眠时长大概占总睡眠时长的 5~15%，对于儿童或青少年来说，该比率要大得多。最终，睡眠从深度睡眠返回到轻睡眠，以 REM 期结束该睡眠周期并从轻睡眠开始新一轮的睡眠周期。对于 REM 期而言，首次出现于睡眠开始后 90 分钟内且持续时间较短。随着睡眠时间的推移，睡眠周期由 NREM期的轻睡眠开始再次进入到 REM 期睡眠，REM 期的睡眠时长也随之延长。

示意图,脑电信号,频段,波形

学硕士学位论文抑郁人群睡眠脑电特方面取得了较大的进展[42]。Beta 波（），频率范围：14 ~ 30Hz，与正常清醒状态下的意识及注。在运动过程中，波活动也与等渗收缩（保持肌肉张力不变的同时短肌肉的长度）中发生的肌肉活动变化有关，并在运动状态变化前及被抑制[44]。Gamma 波（），频率范围：30~50Hz。研究表明，波活动与注意力意识反应有关[45]，在冥想状态下也具有较高的出现概率[46]。在 REM 醉期阶段，波活动也会受到一定影响[47]。
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN911.7

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