【摘 要】
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探索心电噪声时段与睡眠分期是否存在关联.统计觉醒、浅睡、深睡、眼动睡眠以及睡眠时相转换间期的心电噪声分布情况.使用MIT-BIH 噪声数据库证实心拍形态相似性可用于心电信号质量指数的评估.选取循环交替模式睡眠数据库的失眠睡眠组(N=7)与正常睡眠组(N=14)的心电进行比对分析,发现噪声时段主要发生于觉醒期(失眠组84.2％±16.0％,正常组53.6％±21.9％,P<0.01)与睡眠时相转换间
【机 构】
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北京理工大学生命学院,北京100081 北京理工大学生命学院,北京100081;中国航天员科研训练
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探索心电噪声时段与睡眠分期是否存在关联.统计觉醒、浅睡、深睡、眼动睡眠以及睡眠时相转换间期的心电噪声分布情况.使用MIT-BIH 噪声数据库证实心拍形态相似性可用于心电信号质量指数的评估.选取循环交替模式睡眠数据库的失眠睡眠组(N=7)与正常睡眠组(N=14)的心电进行比对分析,发现噪声时段主要发生于觉醒期(失眠组84.2％±16.0％,正常组53.6％±21.9％,P<0.01)与睡眠时相转换间期(失眠组9.4％±12.7％,正常组23.6％±14.0％,P<0.05).睡眠中的心电噪声时段主要发生于觉醒期,其次发生于睡眠时相转换间期.
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关于穴位特异性的存在目前尚存争议。首次从复杂网络角度，研究磁刺激合谷穴与磁刺激外关穴作用功效的异同。采集两组健康被试静息态与刺激态下的脑电信号并进行预处理；采用皮尔逊统计指标相关系数考察通道间的关联程度，并对每组10 个被试静息态与刺激态近18000 对关联强度值进行统计学分析；计算网络指标节点强度值、介数值，并进行统计学分析。研究结果发现，与合谷穴组相比，外关穴组显著影响的连接不仅包括左额叶与顶
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目的：提出了一种基于惯性传感器的帕金森病多节点运动监测评估方法。方法 利用固定在帕金森患者上、下肢和腰部的5 个微型可穿戴节点来采集运动过程中不同身体部位的三轴加速度和角速度信号，通过WiFi 远距离连续传输到电脑。对运动信号进行滤波降噪处理，提取信噪比最大的信号进行分析，计算得到相应的运动参数，进而达到帕金森病定量评估的目的。结果 \结论实验结果表明该方法可以在范式动作和自由活动中有效的得到各项
心电信号属于弱生物电信号,其幅度通常在毫伏级,极易受到环境的干扰.传统的心电信号QRS 波群检测算法当信号受到干扰(运动伪迹等)时,R 波识别的准确率将急剧下降.由于R 波识别的本质是对QRS波群形态的识别,而不只是单纯的超过某一个阈值就判定为R 波,所以本文考虑采用模式识别方法进行QRS波群形态的检测以提高识别正确率.将R 波检测问题归为这样一个二分类问题,心电信号中是R 波的点处类标为+1,不
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