基于睡眠脑电信号的睡眠分期研究
睡眠生理学中的睡眠周期和脑电波研究
睡眠生理学中的睡眠周期和脑电波研究睡眠是人类生活中不可或缺的一部分，具有重要的生理和心理作用。
睡眠生理学研究睡眠的天然规律和机制，其中睡眠周期和脑电波是睡眠研究的重要内容。
一、睡眠周期睡眠周期是指人体在整个睡眠过程中经历的一系列重复的睡眠阶段。
根据脑电图（EEG）和眼球运动（EOG）信号的变化，国际上通常将睡眠分为多个阶段，其中最为典型的是快速眼动期（REM）睡眠和非快速眼动期（NREM）睡眠。
1. 非快速眼动期（NREM）睡眠NREM睡眠又分为三个阶段，依次为N1、N2和N3阶段。
（1）N1阶段：该阶段是睡眠将要开始或从REM睡眠转入NREM睡眠的过渡阶段。
在这个阶段，人体的肌肉松弛，人的意识逐渐淡化。
（2）N2阶段：这是人体进入睡眠的真正开始阶段，约占总睡眠时间的一半以上。
脑电波开始变得较为规则，睡眠的深度相对较浅。
（3）N3阶段：也称为慢波睡眠，是人体进入深度睡眠状态的阶段。
脑电波的振幅变得非常高，频率变得非常低。
此时，人的肌肉松弛，血压和呼吸率降低。
2. 快速眼动期（REM）睡眠REM睡眠是睡眠周期中的一个特殊阶段，它的特点是眼球快速运动，脑电波与清醒时相似，而肌肉却处于麻痹状态。
此时梦境产生的概率较大，身体的能量储备得到恢复。
二、脑电波研究脑电波（Electroencephalogram，EEG）研究通过记录不同脑区电活动的变化，用来研究睡眠的不同阶段和特征。
1. α波α波是指一种频率较低的脑电波，通常出现在清醒和放松状态下。
α波有助于人的注意力集中和放松，当人闭上眼睛时，α波的振幅会增加。
2. β波β波是一种高频率、低振幅的脑电波，通常在清醒状态下出现。
β波活动与人的觉醒程度和大脑活跃度相关，当人处于专注或思考状态时，β波会增加。
3. θ波θ波是一种频率较低的脑电波，通常在睡眠状态、深度放松或潜意识思维过程中出现。
θ波的出现与人的创造力、潜意识的调整和学习记忆能力有关。
4. δ波δ波是一种非常低频的脑电波，通常出现在深度睡眠和昏迷状态下。
基于神经网络集成的睡眠脑电分期研究
２０ １ ２年 ６月
计 算
技
术
与 自 动 化
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Ｊ ． ２０ １ ２ ｕｎ
摘
要： 用近 似 熵 对 睡 眠 脑 电信 号 进 行 分期 ， 于 睡 眠 Ⅲ 期 和 Ⅳ期 近 似 熵值 非 常 接 近 ， 近 似 熵 值 无 法 由 靠
区分 ， 出基 于神 经 网络 集 成 的 睡 眠脑 电信 号 分 期 ， 用 Ｂ 神 经 网 络 为 分 类 器 ， 用 Ａ 参 数 提 取 的 睡 眠 提 采 Ｐ 对 Ｒ
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基于脑电信号特征提取的睡眠分期方法研究
0引言睡眠是一项非常重要的生命过程，但至今人们对其了解甚少。
关于睡眠的研究最早在20世纪30年代，德国精神病学家Berger[1]发现人在睡眠和清醒期（wakefulness，W）的脑电（electroencephalogram，EEG）活动呈现不同的节律。
1953年，Aserinsky等[2]发现了快速眼动（rapid eye movement，REM）睡眠与非快速眼动（non-rapid eye movement，NREM）睡眠。
1968年，Rechtschaffen和Kales[3]提出R&K睡眠分期标准，将NREM期细分为S1、S2、S3、S44个阶段。
S1、S2阶段为浅度睡眠期（light sleep，LS），S3、S4阶段为慢波睡眠期（slow-wave sleep，SWS）。
2007年美国睡眠医学学会（American Academy of Sleep Medicine，AASM）将基于脑电信号特征提取的睡眠分期方法研究刘戈1，刘洪运2，石金龙2，王国静2，胡敏露2，王卫东2*（1.解放军总医院海南医院，海南三亚572013；2.解放军总医院医学创新研究部，北京100853）基金项目:国家自然科学基金资助项目（61701540）；国家重点研发计划项目子课题（2016YFC1305703）；军队重大科研项目子课题（AWS14R010）作者简介:刘戈（1992—），女，硕士，助理工程师，主要从事基于人工智能的生理信号分析方面的研究工作，E-mail：****************。
通信作者:王卫东，E-mail：*****************R&K 金标准中的S1、S2期相应更改为N1（NREM 1）、N2（NREM 2）期，S3、S4期合并为N3（NREM 3）期。
睡眠分期标准如图1所示。
近年来，基于单通道EEG 、多通道EEG 、心电（electrocardiogram ，ECG ）、眼电（electro-oculogram ，EOG ）、肌电（electromyogram ，EMG ）和呼吸等生理信号提取特征并使用分类器进行睡眠分期研究的国内外学者越来越多。
基于脑电信号的睡眠分期研究共3篇
基于脑电信号的睡眠分期研究共3篇基于脑电信号的睡眠分期研究1睡眠是人们日常生活中必不可少的活动。
它有助于恢复身体精力，提高思维能力和调节心理状态。
然而，人们对睡眠的确切认识仍然相对欠缺。
睡眠分期研究便是解答这一问题的重要方向之一，其中基于脑电信号的睡眠分期研究尤其受到关注。
睡眠是一个动态循环过程，在睡眠周期中，人们的睡眠状态不断变化，可以分为清醒、NREM（非快速眼动期）睡眠以及REM （快速眼动期）睡眠。
睡眠分期研究的主要目标就是确定这些不同的睡眠状态如何相互关联。
在脑电信号研究中，科学家研究发现不同的脑区域发出了不同频率的电信号，这些信号可以用来判别人的眼睛和头部肌肉运动等信息，也可以用来对睡眠状态的不同阶段进行区分。
利用这些脑电信号，科学家们发现，每个睡眠状态都具有不同的脑波特征，以及与特定生理和行为参数相关的特定神经电活动模式。
NREM睡眠包括N1（睡眠由清醒状态逐渐过渡），N2（经历深度睡眠中的中间阶段）和N3（深度睡眠）。
在这些睡眠阶段中，脑电活动呈现出相对低频和高振幅的δ和θ波。
然而，在REM睡眠阶段中，人们的脑电活动表现出α和β波，而且在这个时期人们的眼球会快速眨动。
随着睡眠分期研究的不断深入，基于脑电信号的睡眠分期技术也日益变得成熟。
科学家们可以利用一系列的算法技术，如小波变换、离散傅里叶变换和支持向量机等，对睡眠分期进行自动识别。
这些自动识别方法不仅可以提高睡眠分期识别的准确性，还可以大大缩短研究时间和工作量。
睡眠分期研究伴随着一些重要的应用。
例如，睡眠障碍和睡眠中断通常可以通过分析睡眠分期检测到。
这些睡眠障碍不仅影响睡眠质量，还可能对身体健康产生负面影响。
通过分析脑电信号以及其他生理参数，科学家们可以研究相关的睡眠障碍，并为研究和治疗提供重要的参考依据。
总之，基于脑电信号的睡眠分期研究为我们深入了解人类睡眠的生理特征、科学性和应用性提供了重要的手段。
它不仅可以帮助人们更好地保护自己的睡眠质量，还有望为睡眠相关疾病的防治提供有力支撑基于脑电信号的睡眠分期研究为了解人类睡眠的生理特征、科学性和应用性提供了重要的手段。
基于电生理脑网络的大鼠睡眠分期研究
摘要摘要睡眠类疾病会严重地影响睡眠质量，并给人类的身心健康造成了很大的危害。
睡眠分期是诊断睡眠类疾病的基础，传统的睡眠分期以睡眠专家的主观评估为主，效率低且具有一定的误判率，因此发展客观高效的自动睡眠分期算法十分必要。
基于脑电(electroencephalogram, EEG)信号的自动睡眠分期是该领域的研究热点，相关算法旨在利用从EEG信号获取的直接特征对睡眠进行有效分期。
近期研究揭示，啮齿类动物的大脑存在与人类和非人类灵长类相似的默认模式网络(default mode network, DMN)。
人们发现不同睡眠阶段的DMN可能发生了特异性改变，表明DMN特征可以作为睡眠分期算法的潜在特征。
在本论文中，我们通过记录大鼠在不同睡眠阶段的DMN脑电信号，分析了大鼠的DMN在不同睡眠阶段的变化，并进一步从大鼠的DMN中提取特征，结合支持向量机(support vector machine, SVM)构建多分类器开展对睡眠分期的研究，我们主要完成的内容和研究成果如下：1. 通过计算相位锁时值构建功能连接矩阵来分析不同睡眠阶段大鼠DMN网络的变化。
我们发现theta频段的DMN网络拓扑结构在整个睡眠周期过程中有显著性变化。
进一步，我们分析了对应功能网络的网络属性，发现theta频段的网络属性在睡眠的不同阶段也具有显著性差异。
2. 接下来，我们使用了三种不同的分类特征对大鼠进行睡眠分期。
发现以网络属性作为分类的特征时，其分类的准确率最低，且分类的性能最差，而基于共空间模式分别提取原始信号和加权网络的空间信息作为分类特征的效果较好。
进一步，我们比较基于共空间模式的两种提取特征方法得到的分类结果，发现基于加权网络提取特征的共空间模式方法得到的分类结果是较优的。
特别是，在特征数目较少时，基于加权网络提取特征的共空间模式方法得到的分类结果效果更明显。
综上所述，基于加权网络的共空间模式的特征提取方法能够实现对大鼠睡眠的自动分期，且分类的性能较好。
基于脑电信号特征提取的睡眠分期方法研究
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２ １ ０ Ｓ ， 研究 不 同时间 片提取 的特 征参 数对 睡眠分 期准 确率 的影 响 。采 用 Ｗｅ ｋ ａ 工 具 中的 随机 森林 分 类器 对 睡 眠状 态进 行
判别 。实验结果 表 明 ， 将２ １ ０ ｓ 时 间片得 到 的小波 包 系数 、 ３ Ｏ ｓ 时间 片得 到的排 列熵 以及 ９ ｏ ｓ 时 间片得 到 的 Ｐ ｅ ｔ ｒ ｏ ｓ ｉ ａ ｎ分形 维 数作 为 自动睡 眠分期 的参 数 ， 可以得 到 ８ ５ ％ 的准确 率 ； 而采用 ３ ０ Ｓ 时 间片得 到 的以上 三类 参数 只能达 到 ６ ５ ％ 的准确 率 。 关 键词 ： 睡眠 分期 ； 脑 电信号 ； 小 波包 系数 ； 排列 熵 ； Ｐ ｅ ｔ ｒ ｏ ｓ ｉ ａ ｎ分形 维数
中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ ０ １ 文献 标识 码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ６ ７ ３ － ６ ２ ９ Ｘ （ ２ ０ １ ７ ） ０ １ 一 Ｏ １ ７ ７ 一 ｏ ５
睡眠中的脑电波模式及其对健康的影响
睡眠中的脑电波模式及其对健康的影响近年来，随着人们对睡眠及其影响的重视，有关睡眠中脑电波的研究不断增加。
脑电图（Electroencephalogram，EEG）技术成为研究睡眠过程中脑电波活动的重要手段，有助于了解睡眠过程中产生的不同脑电波模式及其对健康的影响。
一、睡眠中的脑电波模式睡眠中的脑电波活动可分为不同的频率段，分别对应睡眠的不同阶段。
发生在唤醒状态（Wakefulness）的脑电波为beta波（12-30 Hz），表示大脑皮层处于警觉状态。
当进入轻度睡眠阶段（Light Sleep）时，脑电波活动的频率开始变慢，出现alpha波（8-12 Hz），大脑皮层处于较为放松的状态。
随着进入深度睡眠阶段（Deep Sleep）的深入，出现Theta波（4-8 Hz），这是深度睡眠的标志之一，表明大脑皮层进入较为静止的状态。
最深的睡眠阶段，即快速动眼睡眠（Rapid Eye Movement，REM）阶段，出现的则是Beta波和Theta波。
二、脑电波模式对健康的影响1、帮助大脑清理代谢产物深度睡眠阶段时，会产生许多有益于大脑的代谢产物，如蛋白质的降解产物、甘露醇等，这些代谢产物通过淋巴系统和血液循环排出体外。
近期相关研究表明，睡眠中大脑清理排除代谢产物的作用对于大脑健康至关重要，长期睡眠不良甚至与老年痴呆等疾病有关。
2、调节心理健康学者们也在研究深度睡眠阶段与情绪调节的关联。
研究发现，睡眠不足、深度睡眠时间不足与情感调节能力不足及心理疾病有关。
有关调查表明，睡眠不足或睡眠不佳的人，更容易出现抑郁症、焦虑症等疾病。
3、增强认知能力学者注意到，深度睡眠阶段对大脑认知能力具有重要贡献。
研究表明，人类对于语言等认知类任务的表现，与深度睡眠阶段的时间和质量有关。
睡眠中的大脑可以高效处理刺激，并且进行信息整合，有助于提高记忆、解决问题等认知活动的表现。
三、如何改善晚上的睡眠1、规律的作息时间保持规律的作息时间有助于建立一个健康的睡眠周期。
基于单通道心电信号的家用睡眠分期方法
基于单通道心电信号的家用睡眠分期方法睡眠对于人体健康和生理恢复至关重要。
因此，准确地了解睡眠的各个分期对于诊断潜在的睡眠障碍以及改善睡眠质量至关重要。
在过去的几十年里，使用多种传感器来监测和分析睡眠的方法已有很大发展。
本文将介绍一种基于单通道心电信号的家用睡眠分期方法，该方法的有效性和实用性已经得到了广泛的研究和验证。
1. 引言睡眠分期是指根据人体在睡眠过程中的脑电波特征来将睡眠划分为不同的阶段，包括清醒、浅睡眠和深睡眠。
过去，睡眠分期通常需要依靠专业的睡眠实验室和多个传感器的协同工作。
但这种方法耗时费力且成本较高，不适用于家庭使用。
因此，基于单通道心电信号的家用睡眠分期方法的研究引起了广泛的关注。
2. 单通道心电信号的特征心电信号是指通过电极将人体心脏电活动信号捕捉并转化为电压信号的技术。
单通道心电信号是指只使用一个电极来采集心电信号，采集位置通常为胸前。
心电信号的特征包括心率、心电图波形、R波峰等。
3. 家用睡眠分期流程基于单通道心电信号的家用睡眠分期方法主要包括数据采集、特征提取和睡眠分期三个步骤。
a. 数据采集：使用心电信号传感器将心电信号采集并记录下来。
通常，家用心电信号传感器会以可穿戴设备的形式出现，如手环或胸带。
b. 特征提取：从采集的心电信号中提取睡眠特征。
常用的特征包括心率变异性、R峰间期等。
这些特征能够辅助我们了解睡眠的不同分期。
c. 睡眠分期：使用机器学习算法或模型来将提取的特征与预先标记好的睡眠分期进行比对。
通过对心电特征与已知分期进行训练，算法能够识别和预测未标记的睡眠阶段。
4. 算法和模型选择在家用睡眠分期中，算法和模型的选择至关重要。
常用的方法包括支持向量机、随机森林、卷积神经网络等。
这些算法和模型通过对大量心电信号数据的训练和学习，能够更好地识别和预测睡眠分期。
5. 方法评估和结果分析对于基于单通道心电信号的家用睡眠分期方法，其准确性和可行性需要进行评估和结果分析。
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硕士学位论文
基于睡眠脑电信号的睡眠分期研究
姓名:徐春雨
申请学位级别:ห้องสมุดไป่ตู้士
专业:生物医学工程
指导教师:李景宏
20061201
基于睡眠脑电信号的睡眠分期研究
作者:徐春雨
学位授予单位:东北大学
10.林雄,黄槐仁,张福金BP网络应用研究[期刊论文]-中国科技信息 2006(05)
11.和卫星,陈晓平LZ复杂度算法中的二值化方法分析及改进[期刊论文]-江苏大学学报(自然科学版) 2004(03)
12.刘慧,和卫星,陈晓平睡眠脑电的非线性动力学方法[期刊论文]-江苏大学学报(自然科学版) 2005(02)
13.江朝晖,高翠云,冯焕清脑电近似熵分析的思维分类识别[期刊论文]-应用科学学报 2006(04)
引用本文格式:徐春雨基于睡眠脑电信号的睡眠分期研究[学位论文]硕士 2006
6.龙德MATLAB语言在人工神经元网络中的应用研究[学位论文]硕士 2002
7.钟凌惠EEG的特征分析及睡眠分期研究[学位论文]硕士 2005
8.龙飞,张道信,范羚,吴小培基于时窗复杂度序列的睡眠脑电分析[期刊论文]-安徽大学学报(自然科学版) 2002(01)
9.姜鸿亮基于支持向量机的生理信号预测方法研究[学位论文]硕士 2006
1.韩伟睡眠脑电信号的分析与处理方法[学位论文]硕士 2005
2.林小丹睡眠脑波的自动判读[学位论文]硕士 2004
3.苏松大鼠脑电分析处理与睡眠分期的研究[学位论文]硕士 2003
4.王治春相关维数在脑电睡眠分期及信号分析方面的应用[学位论文]硕士 2000
5.李穗丰,陈燕清BP神经网络及其在数据分类中的应用[期刊论文]-电脑与电信 2006(09)