睡眠是一种重要的生理现象和必要的生理过程。充足的睡眠对大脑信息加工,记忆增强,人体发育以及缓解疲劳,压力和情绪都有一定的影响。多导睡眠图(PSG)是一种探究大脑活动的技术,通过电极采集脑电波,实时监控大脑的活动,让人们了解睡眠的过程。多导睡眠图已经成为了监测睡眠的黄金准则。但多导睡眠图对实验环境要求高,费用昂贵,而且对人的睡眠有一定的干扰,不便于大规模人群多昼夜持续采集数据。随着可穿戴设备的发展,应用体动记录仪(ACT)监测睡眠质量已经得到普遍推广。人类在睡眠的时候有手腕保持不动的特性,体动记录仪应用了这个原理,采集手腕的活动强度数据来判断睡眠还是清醒。体动记录仪佩戴方便,价格低廉,成功的解决了多导睡眠图技术的局限性。体动记录仪并不是依据黄金标准来监测睡眠,而且它的种类繁多,监测的数据差异也很大,那么它监测睡眠的性能到底怎么样呢?本文使用的体动记录仪是飞利浦公司的产品(Actiwatch 2,即腕表),PSG设备为EasyIII。实验数据采集持续6个多月,成功采集了51名被试的PSG和腕表数据。本文采用间隔分析法对数据进行分析,腕表数据设置的时间间隔长度为15秒和30秒,腕表对每个时间间隔的活动值加权计算,然后对比设置的阈值,来判断是睡眠(储存为0)还是清醒(存储为1)。多导睡眠图数据是30s划分一个睡眠阶段。腕表的每一个时间间隔对比多导睡眠图相同时刻的时间间隔的睡眠状态,进而得出腕表的灵敏性(Sens=0.96)、特异性(Spec=0.24)以及准确性(Acc=0.88)等性能参数。灵敏性是腕表和多导睡眠图同时刻为睡眠状态的个数占多导睡眠图中睡眠状态总个数的比例。特异性是腕表和多导睡眠图同时刻为清醒状态的个数占多导睡眠图中清醒状态总个数的比例。准确性是腕表和多导睡眠图睡眠状态和清醒状态都相同的个数占多导睡眠图总个数的比例。腕表对于清醒-睡眠-清醒的过渡段监测能力比较弱,本文监测了睡前2小时和清醒前2小时的数据,发现睡前两小时的准确性很低(Acc=0.75),清醒前2小时的特异性很低(Spec=0.15)。由于PSG设备对睡眠有影响,本文分析了佩戴腕表的几天和实验当天体动记录仪的数据,从整体上看,被试的睡眠并没有受到PSG设备的影响。本实验腕表的阈值设置有多种选项,本文分析了阈值5、10、20、40和自动五个阈值的性能参数,发现阈值10更适合监测睡眠质量差的被试。在睡眠总时间(TST)、入睡时间(SOL)、睡眠效率(SE)和睡眠后清醒(WASO)等睡眠参数,阈值40只有在睡眠总时间上和PSG有显著性差异(P=0.001),腕表过多的估计了38.4分钟的睡眠时间,其他阈值均有两个参数具有显著性差异,整体层次上,阈值40更适合监测健康被试。之后讨论了被试的一些参数,如身体质量指数(BMI)、年龄、智力、记忆力和性别等因素对腕表监测睡眠参数和性能参数的影响。最后本文得出结论,年龄的变化与睡眠总时间,睡眠效率的监测都有相关性(PTST=0.001,rTST=-0.46;PSE=0.023,rSE=-0.32),随着年龄的增大,腕表监测睡眠的能力减弱;BMI,智力,记忆力的变化与腕表监测睡眠没有相关性;性别方面,男女被试在腕表监测TST有显著性差异(P=0.02),监测女被试的效果要弱于男被试。在性能参数方面,年龄、BMI,智力,记忆力与腕表监测的结果没有相关性;性别方面也没有显著性差异。实验中有两名被试感冒,本文特别的研究了这两名被试的腕表监测情况,发现感冒对腕表监测的影响很大,感冒时候腕表监测睡眠不准确。之后根据被试在睡眠过程中的行为,如睡眠中乱动、打鼾和看手机等,分析每个行为对腕表监测的影响,发现玩手机对准确性有显著性影响(P=0.003);而睡眠中的乱动则对灵敏性的方差(P=0.003)和均值(P=0.000),特异性的均值(P=0.000),准确性的方差(P=0.035)和均值(P=0.006)都有显著性的影响,对睡眠参数SOL(P=0.028)和SE(P=0.006)的方差也有显著性的影响;打鼾对实验没有显著性影响。最后根据被试的睡眠日记,讨论了午睡,睡前压力,白天过量运动等对腕表监测的影响。其中午睡对灵敏性的方差有显著性影响(P=0.045),对准确性的方差(P=0.001)和均值(P=0.008)都有显著性影响;睡前压力和过量运动没有显著性的影响。总结以上,尽管腕表的特异性很低,过多的估计了睡眠总时间,但还是可以应用于健康被试的。睡眠中体动少,睡前不玩手机和中午不休息的健康成年被试监测效果更好。