CPC睡眠质量评估系统原理
睡眠质量检测的原理
睡眠质量检测的原理睡眠质量检测是评估一个人在睡眠过程中的各项指标，从而判断其睡眠的质量和是否存在睡眠障碍。
睡眠质量对于个体的整体健康非常重要，因此睡眠质量检测的研究也变得越来越重要。
在睡眠质量检测中，一般会使用多种传感器来收集数据，通过分析这些数据可以得出有关睡眠质量的信息。
首先，常用的传感器是脑电图（EEG）传感器。
通过脑电图可以记录和分析大脑活动的变化，从而推断出人处于哪个睡眠阶段（浅睡眠、深睡眠或REM睡眠）。
脑电图传感器通常被放置在头皮上，记录脑电波的变化，然后将这些数据传输到睡眠检测仪中进行分析。
除了脑电图，还可以使用其他的传感器来监测睡眠中的生理变化。
例如，心率和呼吸传感器可以用来监测心率变化和呼吸节律的变化，这可以反映出一个人是否在正常的睡眠状态下。
眼动传感器可以记录眼睛的运动，从而分析眼动的频率和方式，以确定睡眠中的状态。
肌电图传感器可以记录肌肉的电活动，也可以用来判断睡眠中的状态。
另外，还可以使用加速度计传感器来监测身体的运动变化。
通过监测身体的位置和姿势的变化，可以推断出人们在睡眠中的运动活动。
例如，当人们进入深度睡眠时，身体的运动会变得较少。
在睡眠质量检测中，信息的获取和分析是一个关键的步骤。
得到的原始数据需要通过信号处理和模式识别的方法进行分析，从而提取出有关睡眠质量和睡眠障碍的信息。
在信号处理方面，可以采用滤波、增益控制和去噪等技术，对原始数据进行预处理。
这样可以去除噪声和干扰，提高信号的质量。
在模式识别方面，可以使用各种算法和技术，如机器学习、人工神经网络和支持向量机等，将处理后的信号与预先定义的模型进行比较和分类。
通过对数据的分类和识别，可以判断出一个人的睡眠状态和质量。
最后，根据分析结果，可以评估一个人的睡眠质量。
不同的指标可以用来评估睡眠的质量，如睡眠时间、睡眠效率、入睡时间、醒来时间等。
这些指标可以在不同的时间段内进行比较，从而给出更全面的评估。
总的来说，睡眠质量检测的原理是通过使用多种传感器来收集睡眠过程中的生理和运动变化数据，并通过信号处理和模式识别的方法对数据进行分析，从而评估一个人的睡眠质量和睡眠障碍。
睡眠质量监测系统的设计与实现
睡眠质量监测系统的设计与实现随着科技的发展，智能化设备应用范围越来越广泛，涉及的领域也愈发多样化。
其中，睡眠质量监测系统是近年来发展的新兴领域，受到了许多人的关注。
在现代社会，人们的生活节奏逐渐加快，睡眠质量越来越受到人们的关注，成为生活中不可或缺的一部分。
因此，本文将探讨睡眠质量监测系统的设计与实现。
一、睡眠质量监测系统的基本原理睡眠质量监测系统主要由传感器、数据采集、数据发送等多个部分构成。
传感器主要负责采集睡眠期间的相关数据，包括心率、呼吸、体动等信息。
数据采集主要是将传感器采集到的数据进行处理，并进行存储。
系统的核心部分是数据的处理和分析，通过算法将数据转化为生理状态的指标，并对睡眠质量进行评估。
评估结果可通过数据发送展示出来。
二、睡眠质量监测系统的设计1.传感器的选择由于传感器对系统的精度和稳定性有很大影响，因此选用适合的传感器尤为重要。
睡眠过程可以通过胸腔呼吸、心率、体动等多个指标来评估，因此需要选择多个传感器来进行数据采集。
目前市面上广泛应用的呼吸带、睡眠帽、心率手环等是较为理想的选择。
2.数据采集系统的设计数据采集系统主要负责将传感器采集到的数据进行存储和处理。
为了能够保证数据的准确性和可靠性，需要对数据进行缓冲和校验。
缓冲是为了防止数据丢失或冲突，而校验则可以在系统出现故障时及时调试，保证系统的稳定性。
3.数据分析算法的设计数据分析算法是睡眠质量监测系统最核心的部分，其质量直接影响到系统的精度和实用性。
对于睡眠质量的评估，一些常用的指标包括入睡时间、醒来时间、睡眠深度、睡眠周期等。
因此，需要利用算法将数据转化为生理状态的指标，并对睡眠质量进行评估。
目前常用的算法有线性回归、模糊神经网络等。
三、睡眠质量监测系统的实现1.硬件设计硬件设计分为数据采集和传输模块的设计。
数据采集模块主要由传感器和控制芯片组成，控制芯片中包含睡眠质量分析程序和缓存器。
而数据传输模块主要包含通信芯片、信号传输线等。
睡眠检测仪原理
睡眠检测仪原理
睡眠检测仪是一种用于检测和分析个体睡眠质量的设备。
它的工作原理基于多种传感器的使用，可以精确测量和记录人体在睡眠过程中的各种生理指标和睡眠阶段。
其中，常用的传感器包括脑电图（EEG）、心电图（ECG）、呼吸血氧图（SpO2）、肌电图（EMG）等。
这些传感器通过
贴附在人体特定部位，如头部、胸部和手臂上，以实时监测相关生理信号。
脑电图是睡眠检测仪中最重要的传感器之一，用于记录脑电活动的变化。
通过脑电图可以准确判断人体当前处于清醒、浅睡或深睡等睡眠阶段。
心电图记录心脏电活动，可以检测心率和心律的变化情况。
呼吸血氧图可以监测呼吸频率和血氧饱和度，用于评估呼吸系统的状况。
肌电图可以记录肌肉的电活动，反映肌肉的紧张程度，进而了解人体在不同睡眠阶段的肌肉状态。
通过将这些传感器的测量数据整合和分析，睡眠检测仪能够给出关于个体睡眠质量、入睡时间、睡眠深度、睡眠时间和睡眠中的异常事件（如呼吸暂停和肢体动作）等方面的评估结果。
这些结果对于判断个体的睡眠障碍和疾病，以及制定相应的治疗方案具有重要意义。
总的来说，睡眠检测仪利用多种传感器实时记录和测量个体在睡眠过程中的生理指标，通过分析这些指标得出相应的睡眠参数和评估结果，为研究睡眠、诊断睡眠障碍提供了有力的工具。
基于人工智能的睡眠质量监测与改善系统设计
基于人工智能的睡眠质量监测与改善系统设计睡眠是人体重要的生理过程，对身体健康具有至关重要的作用。
然而，现代生活中存在许多因素会影响人们的睡眠质量，如压力、不良的生活习惯和环境等。
因此，开发一种基于人工智能的睡眠质量监测与改善系统，能够帮助人们更好地管理睡眠，并提供相应的优化建议，将对人们的健康和生活质量产生积极的影响。
一、系统原理与流程基于人工智能的睡眠质量监测与改善系统的设计基于以下原理和流程：1. 睡眠数据采集：通过可穿戴设备（如智能手环或智能手表）等装置，采集用户的睡眠数据，包括入睡时间、醒来时间、睡眠时长、睡眠阶段变化等。
2. 数据传输与存储：采集到的睡眠数据通过无线传输技术传送到后台服务器，并进行安全的存储。
3. 数据分析与处理：系统利用人工智能算法对用户的睡眠数据进行分析和处理，包括睡眠质量评估、睡眠阶段划分、异常睡眠行为识别等。
4. 反馈与优化建议：根据分析结果，系统生成个性化的反馈与优化建议，提供给用户。
反馈内容可以包括睡眠质量评分、睡眠阶段比例分布、睡眠习惯改善建议等，帮助用户了解自己的睡眠状况并采取适当的措施改善睡眠质量。
5. 个性化优化：系统根据用户的实时反馈和数据表现，不断优化分析和反馈算法，使系统能够更准确地评估用户的睡眠质量，并提供更个性化的优化建议。
二、系统关键技术与特点基于人工智能的睡眠质量监测与改善系统具有以下关键技术和特点：1. 数据分析与学习能力：系统利用人工智能算法，能够对用户的睡眠数据进行深度学习和分析。
通过不断地学习用户的睡眠行为和习惯，系统可以更好地了解用户的个体差异，并提供更准确的优化建议。
2. 多模态数据支持：除了睡眠时间和睡眠阶段的数据外，系统还可以支持多模态数据的采集和分析，如心率变异性、呼吸频率等。
这些数据可以提供额外的睡眠质量评估指标，有助于更全面地了解用户的睡眠状况。
3. 实时监测和反馈：系统能够实时监测用户的睡眠质量，并及时提供反馈与优化建议。
检测睡眠软件的原理
检测睡眠软件的原理
睡眠软件的工作原理通常基于以下几个方面的检测和分析。
1. 传感器检测：睡眠软件通常利用智能手机或可穿戴设备的内置传感器，如加速度计或心率传感器，来监测用户的睡眠活动。
通过检测身体的动作和心率变化，软件可以推断出用户的睡眠状态，如入睡、浅睡眠、深睡眠或醒来。
2. 分析算法：睡眠软件使用先进的算法来分析从传感器收集到的睡眠数据。
这些算法可以区分不同的睡眠阶段，并计算睡眠周期的持续时间和质量。
通过将睡眠数据与已知的睡眠模式进行比较，软件可以生成一个相对准确的睡眠报告。
3. 用户输入：某些睡眠软件鼓励用户主动输入个人睡眠习惯和日常活动情况。
这些数据包括睡觉时间、饮食和饮水习惯、体育锻炼情况等。
软件将这些信息与传感器数据结合起来，以提供更全面的睡眠分析结果。
4. 个性化建模：睡眠软件可能使用机器学习技术来建立个性化的睡眠模型。
通过分析多个用户的数据，软件可以辨别出不同用户之间的差异，并根据个人的习惯和生理特点提供针对性的睡眠建议。
总的来说，睡眠软件通过传感器检测和分析算法来监测和评估用户的睡眠质量。
用户的睡眠数据被记录并用于生成睡眠报告，用户也可以通过软件获得一些个性化的睡眠建议和改进睡眠质量的方法。
CPC睡眠质量评估系统原理
一种基于心电图的睡眠期间心肺耦合评价技术Robert Joseph Thomas，MD，MMSc1；Joseph E. Mietus，BS2；Chung-Kang Peng，PhD2；Ary L. Goldberger，MD2马萨诸塞州波士顿市Beth Israel Deaconess医疗中心1肺、重症监护与睡眠医学科，2医学部心血管科研究目的：利用单导联心电图信号评价睡眠期间心肺耦合的新自动测定法。
设计：利用训练数据集和测试数据集（各包括35个睡眠图），评价基于心电图的心肺交互作用测定法与标准睡眠分期和循环交替模式分类之间的相关性。
还评价了15例健康受试者的耦合模式。
研究环境：美国睡眠医学学会认可的睡眠障碍中心介入：无测量与结果：从连续单导联心电图提取正常-正常窦性心律间期序列及相应心电图推导的呼吸信号。
采用基于傅里叶变换的技术，通过这2种同步信号的相干度与互谱功率之积生成睡眠期间心肺耦合动力学频谱。
该技术显示，成人非快速眼动睡眠高频与低频心肺耦合域之间存在自发性突变，这些耦合域具有健康和患病群体的典型心电图、呼吸、心率变异性特征。
kappa统计表明，标准睡眠分期差（训练集62.7%，测试集43.9%）但循环交替模式分期较好（训练集74%，测试集77.3%）。
结论：利用源于单导联心电图的睡眠频谱图动态追踪心肺交互作用。
2个不同域（双峰）证明采用可视化循环交替模式和非循环交替模式分期时的关联比采用标准睡眠分期时的关联更紧密。
这种技术可以提供一种描述非快速眼动睡眠期常规特性的补充方法。
关键词：循环交替模式，傅里叶分析，心率变异性，非快速眼动睡眠，睡眠呼吸障碍引文：Thomas RJ; Mietus JE; Peng CK et al. An electrocardiogram-based技术to assess 心肺耦合during睡眠.睡眠2005;28(9): 1151-1161.介绍由于多导睡眠图昂贵、复杂，因此，发展易测定的睡眠质量替代指标具有潜在的重大临床意义。
睡眠监测的原理
睡眠监测的原理
睡眠监测是一种通过科学手段来监测人体睡眠状态的技术，它可以帮助人们了
解自己的睡眠质量，及时发现睡眠问题，并进行有效的调整和改善。
睡眠监测的原理主要包括以下几个方面：
1. 生理信号采集。
睡眠监测的第一步是采集生理信号，包括脑电图（EEG）、眼动图（EOG）、
肌电图（EMG）等。
这些信号可以反映出人体在睡眠过程中的脑部活动、眼球运
动和肌肉活动情况，是评估睡眠质量的重要依据。
2. 数据处理和分析。
采集到的生理信号需要经过数据处理和分析，将原始信号转化为可供分析的数据。
通过对这些数据的处理和分析，可以得出睡眠的各个阶段和周期，包括清醒期、浅睡期、深睡期和快速眼动期（REM期）等。
同时，还可以评估睡眠的持续时间、睡眠效率和睡眠结构等指标。
3. 睡眠环境监测。
除了采集生理信号，睡眠监测还需要监测睡眠环境，包括室内温度、湿度、光
线等因素。
这些环境因素对睡眠质量有一定影响，通过监测和分析这些因素，可以帮助人们改善睡眠环境，提高睡眠质量。
4. 数据综合和评估。
最后，睡眠监测将采集到的生理信号和环境数据进行综合分析和评估，得出睡
眠质量的综合评价。
通过对睡眠质量的评估，可以发现睡眠问题，比如失眠、睡眠呼吸暂停等，为个体提供相应的睡眠改善建议。
总的来说，睡眠监测的原理是通过采集生理信号和监测睡眠环境，经过数据处理、分析和综合评估，来评估睡眠质量，发现睡眠问题，并提供相应的改善建议。
这项技术的发展，为人们了解和改善睡眠质量提供了科学手段，对促进健康、提高生活质量具有重要意义。
睡眠检测软件原理
睡眠检测软件原理
睡眠检测软件是一种通过分析用户的睡眠模式和行为来评估睡眠质量的应用程序。
它的工作原理通常可以分为以下几个步骤：
1. 传感器数据采集：睡眠检测软件通常会利用智能手机或可穿戴设备的内置传感器，如加速度计、陀螺仪和心率监测器，来采集用户的睡眠数据。
这些传感器可以记录用户的身体运动、心率变化以及其他相关的生理指标。
2. 数据预处理：采集到的原始数据不可避免地会受到各种干扰，因此需要进行预处理以去除噪音和异常值，从而提高数据的准确性和可靠性。
预处理包括滤波、去除运动伪影和基线校正等步骤。
3. 睡眠阶段分类：通过分析用户的睡眠数据，睡眠检测软件能够将睡眠分为不同的阶段，如清醒、浅睡眠和深睡眠。
这通常通过对传感器数据的特征提取和算法分类来实现。
常用的特征包括身体动作、心率变异性和睡眠呼吸模式等。
4. 睡眠质量评估：基于用户的睡眠阶段和特征数据，睡眠检测软件可以计算出用户的睡眠质量指标。
这些指标可能包括总睡眠时间、睡眠效率、清醒次数、入睡时间和快速眼动（REM）睡眠比例等。
5. 睡眠报告生成：睡眠检测软件通常会生成一份睡眠报告，向用户呈现他们的睡眠模式和质量指标。
这些报告可能包括柱状图、饼图和曲线图等，以直观的方式展示用户的睡眠情况。
总的来说，睡眠检测软件通过采集、预处理和分析用户的睡眠数据，利用机器学习和算法来评估睡眠质量，并为用户提供相应的睡眠报告和建议。
这些软件可以帮助用户更好地了解自己的睡眠情况，改善睡眠习惯，从而提高睡眠质量和健康状况。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
波（非 CAP）、唤醒阈升高并且周期性行为（如连续流量异常）
28 ± 4 kg/m2。研究类型分布如下：诊断性研究 22 项，
最少。
其中 11 项无夜间缺氧（定义为氧饱和度保持在 90%
以上），滴定或诊断+滴定组合研究 13 项。另一独立
方法
的 35 例成人（男性 28 例）多导睡眠图用作测试集，
训练数据集和测试数据集
平均睡眠时间的 80%）1。不过，第 3 阶段和第 4 阶段会随 力学检测的方法会因心率变异性减小而在应用方面受到限制。
着年龄的增长而缩短，成人 NREM 睡眠主要是第 2 阶段，
因此，减小常规系统的数值以便精确测定睡眠质量。2 特别
还可以从体表 ECG 提取的与 R-R 变异性无关的补充信
是在可以通过心电图（ECG）信号之类的简单便宜的方式测 息，该补充信息是一种替代呼吸信号，称之为心电图推导的
质量替代指标具有潜在的重大临床意义。常规睡眠分期分为 变。3，4 睡眠呼吸障碍（SDB）与可预测特征相关，如呼吸
清醒期、快速眼动（REM）睡眠期、深度逐渐加深（第 1-4 周期性循环和心率。5-9 已经提出了大量从体表 ECG 检出
阶段）的非快速眼动（NREM）睡眠期（该睡眠期约占夜晚 SDB 的方法。10-17 不过，这些主要基于心搏（R-R）间期动
直线之间的时间间隔= 5 s。
单导联 ECG 信号
心搏标记
QRS 振幅变 化测量
标准窦性（N-N）间期选择
N-N 间期 测量
ECG 推导的呼吸（EDR） 时序 线性再采样
N-N 间期时序
计算 2 个时序的互谱功率与相干度之 积（CPC 法）
自动睡眠心理学检测：CAP/ 非 CAP；利 用不同频带内的 CPC 比识别睡眠/清醒期
图 3：心肺耦合测量推导步骤。技术细节见附录。ECG 指 心电图；CAP 指循环交替模式。
图 4：1 例 22 岁健康妇女的心肺耦合分析。顶部的 4 条 曲线由上到下依次显示了：30 秒间期常规睡眠分期，源 于 C4-A1 脑电图（EEG）片段（µV2/Hz）的逐秒 ΔP， 基于 EEG 的手动循环交替模式（CAP）分期，以及用来
睡眠期间苏醒时间短（<15%总睡眠时间）、Δ 波/慢波睡
手动分期首先利用标准方法识别 NREM 第 1-4 阶段、
眠时间短（< 15% NREM 睡眠时间）。最常见的研究排 REM 睡眠、清醒状态 1 。呼吸事件分期规则如下：
除原因是使用了神经刺激药物（44%）以及记录中的清
醒时间增长（36%）。
图 1：多导睡眠图显示不稳定睡眠具有反复阻塞性呼吸异 常（短箭头）和相位脑电图（EEG）复合波（长箭头）。常 规 EEG 睡眠分期分为 2 期，但 EEG 形态为循环交替模式。 顶部的 3 条曲线为标准中央至头部顶叶和枕叶 EEG 片段。 EOG 指眼动图；EMG 指颏下肌电图；Therm 指热敏电阻； Nasal P 指利用鼻导管压力传感器系统测得的经鼻气流。 Thoracic 和 Abdom（腹部）记录指利用压带测得的呼吸努 力。2 垂直线之间的时间间隔= 5 s。
量化。在初步观察中我们已经发现，我们能够通过把 R-R
和 EDR 信息相结合来克服局限并把这些以前的方法扩展到
2004 年 11 月递交， 2005 年 5 月录用出版
基于 ECG 的睡眠期间分析中。从连续单导联 ECG 中提取
通信地址：Robert Joseph Thomas, MD, MMSc, CC-866, 与同步心率和呼吸动力学相关信息，并用来生成新的心肺耦
CAP 分期 这种分类分期法独立于多导睡眠图，它仅基于 EEG ，
在 CAP 分类中，不稳定睡眠的特征是存在周期性相位脑电图
在气压滴定过程中，利用直插式呼吸速度描记器监测
（EEG）复合波（CAP）、唤醒阈低并且 SDB 之类的周期性
气流。训练数据集由 35 例成人的多导睡眠图组成
行为占主导。稳定睡眠的特征是不存在周期性相位 EEG 复合
（男性 20 例），年龄 46 ± 12 岁，平均身体质量指数
睡眠 Unit, Beth Israel Deaconess Medical Center, 330 合频谱图。
Brookline Avenue, Boston, MA 02215；电话：（617）
667-3237；传真：（617）975-5506；
E-mail：rthomas1@
环交替模式分类之间的相关性。还评价了 15 例健康受试者 互作用。2 个不同域（双峰）证明采用可视化循环交替模式
的耦合模式。
和非循环交替模式分期时的关联比采用标准睡眠分期时的关
研究环境：美国睡眠医学学会认可的睡眠障碍中心
联更紧密。这种技术可以提供一种描述非快速眼动睡眠期常
介入：无
规特性的补充方法。
测量与结果：从连续单导联心电图提取正常-正常窦性心律 关键词：循环交替模式，傅里叶分析，心率变异性，非快速
减饱和。这种分期捕获了临床实践中的所有可见呼吸异常。
AHI-4%是统一的医疗临床标准，而 AHI-0%利用的是美国睡
眠医学协会的研究建议。27,28
利用多导睡眠监测软件
（Sandman, Mallinckrodt, St. Louis, MO）内的相关模块将 δ
频率（≤ 4 Hz）的原始 ECG 信号（采样频率为 64、85.3 或
间期序列及相应心电图推导的呼吸信号。采用基于傅里叶变 眼动睡眠，睡眠呼吸障碍
换的技术，通过这 2 种同步信号的相干度与互谱功率之积生 引文：Thomas RJ; Mietus JE; Peng CK et al. An
成睡眠期间心肺耦合动力学频谱。该技术显示，成人非快速 electrocardiogram-based 技术 to assess 心肺耦合 during 睡眠.
平均年龄 49 ± 18 岁，平均身体质量指数 31 ± 5
利用从 SDB 患者获得的数据训练本技术，因为这者的稳定和不稳定 NREM 睡眠期（通常与 CAP 和非 CAP
12 项无缺氧（定义如上），正压滴定睡眠研究 10 项。
EEG 相关）特别明显（图 1、2）。然后，我们利用从 SDB 患
术的详细描述及算法源代码，在
SomRx 的付费顾问，并且获得了 SomRx 的支持。
http：///physiotools/edr/上提供。
Mietus 博士编写了描述心肺耦合技术的代码。Peng 博
不过，带有典型噪音的长临床记录内的 EDR 信号很难
士与 Goldberger 博士之间没有经济利益冲突。
研究目的：利用单导联心电图信号评价睡眠期间心肺耦合的 kappa 统计表明，标准睡眠分期差（训练集 62.7%，测试集
新自动测定法。
43.9%）但循环交替模式分期较好（训练集 74%，测试集
设计：利用训练数据集和测试数据集（各包括 35 个睡眠图）， 77.3%）。
评价基于心电图的心肺交互作用测定法与标准睡眠分期和循 结论：利用源于单导联心电图的睡眠频谱图动态追踪心肺交
检测睡眠状态的低频（0.01-0.1 Hz）/高频（0.1-0.4 Hz） 相干互谱功率比。底部图片显示了 7 小时睡眠期内的心 肺耦合频谱图，在该频谱图中每个频率的相干互谱功率 振幅用峰高来表示。睡眠频谱图揭示了高频和低频耦合 状态的同步转变，在频谱图中用 2 个不同的频谱峰带表 示耦合状态。在整个晚上，不断出现与非 CAP 睡眠相关 的 ΔP 和高频耦合周期增大。W 指清醒；R 指快速眼动睡 眠；C 指 CAP；NC 指非 CAP。在整个研究过程始终采 用仰卧体位。
图 2：在不同时间从图 1 同一受试者获得的多导睡眠图 显示了稳定的睡眠行为。常规 EEG 睡眠分期分为 2 期， 但 EEG 形态为非循环交替模式（CAP）。请注意，呼吸 流量信号显示“平台型”流量限制（箭头）且无任何明显 唤醒或离散呼吸事件。顶部的 3 条曲线为标准中央至头 部顶叶和枕叶 EEG 片段。 EOG 指眼动图；EMG 指颏 下肌电图；Therm 指热敏电阻；Nasal P 指利用鼻导管压 力传感器系统测得的经鼻气流。Thoracic 和 Abdom（腹部）记录指利用压带测得的呼吸努力。2 垂
者获得的测试数据集评价心肺耦合测定法的准确度。此外， 2. 标准测试集由为独立方案招募的 15 例受试者组成
我们还利用标准 ECG 数据库评价健康成人的心肺耦合状态。
（男性 9 例，女性 6 例，年龄 20-41 岁）。所有受试
使用了下列 2 种数字数据库：
者均无疾病、未使用药物、睡眠-苏醒时间规律且不
定睡眠质量时，加强睡眠质量定量评定具有重大临床实用性。 呼吸曲线（EDR）。18-19EDR 技术基于 ECG 电极在胸表相对
于心脏的移动位置以及肺部充满与排空时的经胸电阻抗变化
量观测。因此，导联轴在呼吸周期的不同点会发生改变，并
披露声明
且，足够精确的心电轴中度测量显示与呼吸相关变量。该技
本研究并非业界支持研究。Thomas 博士是
仪器与方法
一种基于心电图的睡眠期间心肺耦合评价技术
Robert Joseph Thomas，MD，MMSc1；Joseph E. Mietus，BS2；Chung-Kang Peng，PhD2；Ary L. Goldberger，MD2 马萨诸塞州波士顿市 Beth Israel Deaconess 医疗中心 1 肺、重症监护与睡眠医学科，2 医学部心血管科
眼动睡眠高频与低频心肺耦合域之间存在自发性突变，这些 睡眠 2005;28(9): 1151-1161.
耦合域具有健康和患病群体的典型心电图、呼吸、心率变异
性特征。
介绍
睡眠深度和类型改变，睡眠深度和类型改变，自主神经系统
由于多导睡眠图昂贵、复杂，因此，发展易测定的睡眠 动力学（心率变异性、呼吸和相关变量）的特征行为随之改