睡眠脑电的去趋势互相关分析
本文选题：睡眠脑电 + 睡眠分期 ； 参考：《生物医学工程学杂志》2014年01期
【摘要】：睡眠质量关系着身体健康与和工作效率,睡眠分期结果是衡量睡眠质量的重要指标和诊治睡眠障碍性疾病的重要途径。本文采用基于去趋势互相关分析(DCCA)的方法,从MIT-BIH Polysomnographic Database中随机抽取了样本信号,来进行清醒期和非快速眼动(NREM)睡眠Ⅰ期的分期研究。结果表明,清醒期的DCCA指数的平均值小于NREM睡眠Ⅰ期的DCCA指数的平均值。此方法研究睡眠脑电图,对改善睡眠质量或者诊治睡眠障碍性疾病有很大的意义。
[Abstract]:Sleep quality is related to body health and work efficiency. Sleep staging is an important index of sleep quality and an important way to diagnose and treat sleep disorders.In this paper, a method based on detrend cross-correlation analysis (DCCA) is used to randomly select samples from MIT-BIH Polysomnographic Database to study the stages of sleep stage I of waking stage and non-REM NREM.The results showed that the average value of DCCA index in waking stage was lower than that of DCCA index in stage I of NREM sleep.This method is of great significance in improving sleep quality or in diagnosis and treatment of sleep disorders.
【作者单位】： 南京邮电大学通信与信息工程学院图像处理与图像通信重点实验室;南京邮电大学地理与生物信息学院图像处理与图像通信重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61271082,61201029,61102094) 江苏省自然科学基金资助项目(BK2011759,BK2011565)
【分类号】：R318.5
【参考文献】
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本文编号：1735874
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