睡眠呼吸暂停综合征患者脑电的去趋势波动分析

发布时间：2017-08-16 01:21

  本文关键词：睡眠呼吸暂停综合征患者脑电的去趋势波动分析

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【摘要】：睡眠呼吸暂停综合征(SAS)是一种发病率高且危害巨大的睡眠疾病,其病理机制复杂,诊治困难,从单一或少量生理信号中挖掘SAS的特征信息是近年来睡眠疾病研究的热点。本文基于脑电(EEG)的非平稳和非线性特性,采用去趋势波动分析(DFA)对SAS患者和健康人的睡眠脑电进行研究。研究发现,SAS患者和健康人睡眠脑电的标度指数α随着睡眠加深逐渐增大,而在快速眼动期(REM)则下降;与此同时,SAS组的标度指数在各个睡眠阶段均高于对照组,两组间存在明显差异(P0.01);采用受试者工作特征(ROC)曲线对脑电标度指数区分SAS的性能进行评价,得到SAS组和对照组的睡眠脑电标度指数最佳临界值0.81,对应灵敏度为94.4%,特异度为99.2%,曲线下面积(AUC)为0.994。结果说明DFA标度指数用于SAS区分有很好的辨别能力和准确度,为SAS诊断提供了新的理论依据。
【作者单位】： 华南理工大学材料科学与工程学院;
【关键词】： 睡眠呼吸暂停综合征 脑电 去趋势波动分析 标度指数
【基金】：广东省公益研究与能力专项资助(2014A020212657) 华南理工大学中央高校面上项目资助(2015ZM179)
【分类号】：R766;R741.044
【正文快照】： *广东省公益研究与能力专项资助(2014A020212657);华南理引言睡眠是人类最基本也是最重要的生理活动,合理的睡眠能帮助人们消除疲劳,调节生理机能,有利于人体的生理和心理健康。随着现代生活节奏的加快及生活方式的改变,各种睡眠障碍性疾患的发生率大大增加,其中睡眠呼吸暂停，

本文编号：680831