振幅整合脑电图在正常睡眠脑电分期中的应用

发布时间：2019-04-01 20:12

【摘要】：该文提出了振幅整合脑电图用于正常年轻人睡眠脑电分期的方法。记录了13例正常年轻人约8小时睡眠脑电数据,分为训练组(6例)和测试组(7例)。计算训练组每一例的振幅整合脑电图(aEEG);提取aEEG的上边带曲线作为其特征曲线;提取不同分期的aEEG上边带中位数和四分位距特征;将这些特征进行综合统计分析,得出aEEG在不同睡眠期的边界和波动范围的数值指标;利用此指标对训练组和测试组的脑电数据进行睡眠自动分期。测试组和训练组的分期结果与ZEO系统结果有较好的一致性,证明了aEEG的一组特征值作为睡眠分期决策指标的可行性。
[Abstract]:This paper presents a method of amplitude integrated electroencephalogram (EEG) for sleep EEG staging in normal young people. The EEG data of 13 normal young people for about 8 hours sleep were recorded and divided into training group (6 cases) and test group (7 cases). The amplitude integrated electroencephalogram (aEEG);) of each training group was calculated to extract the upper sideband curve of aEEG as its characteristic curve, and the median and quartile distance features of the upper sideband of aEEG in different stages were extracted. Through comprehensive statistical analysis of these characteristics, the numerical indexes of the boundary and fluctuation range of aEEG in different sleep periods were obtained, and the EEG data of the training group and the test group were automatically divided into sleep stages by using this index. The staging results of the test group and the training group were in good agreement with the results of the ZEO system, which proved the feasibility of using a set of eigenvalues of aEEG as an index of sleep staging decision-making.
【作者单位】： 清华大学生物医学工程系;清华大学深圳研究生院;
【基金】：康复工程与健康科技深港联合创新平台资助项目(ZYB200907070060A)
【分类号】：R319

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2451868