【摘 要】
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睡眠分期是睡眠障碍等相关疾病诊断的重要依据。为实现准确且具有泛化能力的自动睡眠分期,提出了一种基于多参数特征融合的自动睡眠分期方法。首先,利用离散小波变换(DWT)对
【机 构】
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中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,上海大学机电工程与自动化学院
【基金项目】
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江苏省自然科学基金青年基金资助项目(BK20140378);苏州市科技计划项目(ZXY201427,ZXY201429)
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睡眠分期是睡眠障碍等相关疾病诊断的重要依据。为实现准确且具有泛化能力的自动睡眠分期,提出了一种基于多参数特征融合的自动睡眠分期方法。首先,利用离散小波变换(DWT)对原始数据进行滤波预处理,获取脑电图(EEG)的α波、β波、θ波、δ波、肌电图(EMG)的高频成分的特征能量比,采用样本熵算法提取EEG、心电图(ECG)的非线性特征,提取呼吸信号的均值,共八个特征;然后,将特征参数输入支持向量机(SVM)分类器中进行样本训练与分类识别,并把分类结果与基于EEG的睡眠分期方法、基于EEG和ECG的睡眠分期方法结果进行对比,验证了该方法的可行性与准确性;最后,采用交叉验证方法对不同样本进行建模,验证其泛化能力。结果表明,该方法准确率可以达到92.95%,相比基于EEG睡眠分期算法平均准确率提高9.65%,交叉验证后平均准确率达85.15%,具有较好的泛化能力。
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