非脑电睡眠监测系统和算法研究

发布时间：2017-09-02 10:41

  本文关键词：非脑电睡眠监测系统和算法研究

  更多相关文章： 睡眠分期 眼电 肌电 非脑电睡眠监测 特征融合

【摘要】：睡眠障碍严重影响人们的生活,早期监测对预防和诊断睡眠相关疾病有重要意义。多导睡眠图监测(PSG)是国际公认的睡眠分期标准,该方法主要依赖脑电对睡眠进行分期,存在操作复杂、不舒适等问题。因此非脑电睡眠监测方法,即采用心电、眼电、肌电等信号进行睡眠监测是未来日常睡眠监测的发展趋势。目前市场上普遍使用的非脑电睡眠监测仪存在采样信息无针对性、睡眠分期准确度不高等问题,还未能应用于临床。论文提出了一种同时具有脑电信号和眼电、肌电、心电、呼吸、脉搏等非脑电多导生理信号的睡眠监测系统,该系统实现PSG监测(含脑电多导生理信号)与非脑电多导生理信号监测两种工作模式。论文研究内容包括：1、基于Cortex-M3内核和高度集成的硬件平台,通过多功能、高性能的嵌入式软件设计,实现两种睡眠监测模式切换,具有在低主频下高精度、多通道生理信号同步采集,大数据量稳定性存储和传输等功能。2、基于眼电和肌电,提出了一种非脑电睡眠分期算法,采用零相位数字滤波器对眼电和肌电信号预处理,提取两种信号的多个时域特征,通过自适应阈值提取、边缘检测处理特征序列,采用多特征融合进行信号分类。基于PSG标准,结合信号分类结果,研究了基于眼电和肌电的睡眠分期方法,完成了非脑电睡眠分期。3、采用国际睡眠数据库50条数据对算法进行测试,结果表明,算法对觉醒、浅睡、深睡、快速眼动的时长监测准确度均高于73%,同时该算法应用于非脑电睡眠监测系统,得到了初步的临床验证。论文研究选择了在睡眠过程中有特定生理意义的信号源、分期算法基于生理学特征,具有精度优于现有非脑电睡眠分期的优点,对家用医疗、临床诊断及特殊领域睡眠监测具有重要的实际应用价值。
【关键词】：睡眠分期 眼电 肌电 非脑电睡眠监测 特征融合
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R740
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 绪论12-20
• 1.1 研究背景及意义12-14
• 1.2 国内外研究现状14-17
• 1.2.1 睡眠监测仪研究现状14-16
• 1.2.2 睡眠分期研究现状16-17
• 1.3 论文研究目标和研究内容17-19
• 1.4 本章小结19-20
• 第2章 睡眠监测生理学基础20-27
• 2.1 睡眠监测概述20-21
• 2.2 睡眠分期简介21-23
• 2.3 眼电与睡眠23-25
• 2.4 肌电与睡眠25-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第3章 睡眠监测系统设计27-39
• 3.1 系统需求分析27-28
• 3.2 系统总体设计28-29
• 3.3 硬件设计29-31
• 3.4 嵌入式软件设计31-36
• 3.4.1 生理信号采集模块31-32
• 3.4.2 数据通信模块32-34
• 3.4.3 数据存储34-35
• 3.4.4 人机交互模块35-36
• 3.5 上位机软件设计36-37
• 3.6 本章小结37-39
• 第4章 非脑电睡眠分期算法研究39-59
• 4.1 算法概述39-40
• 4.2 信号预处理40-43
• 4.2.1 滤波器设计40-41
• 4.2.2 截止频率选择41-42
• 4.2.3 去除基线漂移42-43
• 4.3 特征提取43-44
• 4.4 特征分类44-49
• 4.4.1 滑动平均滤波45
• 4.4.2 自适应阈值提取45-47
• 4.4.3 边缘检测47-49
• 4.5 信号分类49-53
• 4.5.1 眼电信号分类50-52
• 4.5.2 肌电信号分类52-53
• 4.6 睡眠分期53-57
• 4.7 本章小结57-59
• 第5章 临床实验与结果分析59-70
• 5.1 睡眠监测系统临床实验59-62
• 5.1.1 实验方案59
• 5.1.2 实验步骤59-60
• 5.1.3 实验结果分析60-62
• 5.2 非脑电睡眠分期算法临床验证62-68
• 5.2.1 实验方案62-63
• 5.2.2 实验步骤63
• 5.2.3 非脑电睡眠分期算法临床应用63-65
• 5.2.4 临床睡眠时相结果分析65-68
• 5.3 本章小结68-70
• 第6章 总结与展望70-73
• 6.1 总结70-71
• 6.2 展望71-73
• 参考文献73-77
• 附录77-81
• 攻读硕士期间承担的科研任务及主要成果81

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