一种自动睡眠分期的建立方法及其应用技术

本发明专利技术提供一种自动睡眠分期的建立方法及其应用。该自动睡眠分期的建立方法包括：获取若干组PSG信号以及PSG信号的人工睡眠标记信息；预分析，将PSG信号中的原始时间序列分解为一组类本征模态函数；将所述类本征模态函数进行组合，得到m组时间序列集合；多尺度熵分析，使用n个采样尺度对m组时间序列集合进行熵值计算，得到具有m

【技术实现步骤摘要】
一种自动睡眠分期的建立方法及其应用


[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种自动睡眠分期的建立方法及其应用。

技术介绍

[0002]我们一生中三分之一的时间是在睡眠中度过的，睡眠是我们生活中至关重要的一部分。睡眠质量不仅影响了我们的日常健康，也会影响我们的经济生产力。尽管睡眠的功能还不完全清楚，但是最近的研究发现，除了传统认为的增强记忆以外，神经胶质细胞的收缩和脑脊液冲洗的增加在废物清除中也起着关键的作用。研究还表明，睡眠不是一个统一的状态，从一个状态到另一个状态的切换是高度非线性且不稳定的过程。睡眠障碍会带来严重的后果，包括生活质量下降、并发症、早期死亡等，并对经济社会成本造成巨大的影响。这些因素使得对睡眠的研究至关重要。传统上，根据R&K(Rechtschaffen and Kales)标准，正常的睡眠分为五个阶段：快速眼动(REM)和其他四个非快速眼动(NREM)阶段(1
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4)。根据多导睡眠图记录的特征(包括脑电图，肌电图和眼电图以及其他参数)来估计睡眠状态，在临床实践中，睡眠技术人员以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动睡眠分期的建立方法，其特征在于，包括以下步骤：获取若干组PSG信号以及PSG信号的人工睡眠标记信息，；预分析，用于将PSG信号中的每一阶段的原始时间序列分解为一组本征模态函数或者类本征模态函数；将所述本征模态函数或者类本征模态函数进行组合，得到m组时间序列集合；多尺度熵分析，使用n个采样尺度对m组时间序列集合进行熵值计算，得到具有m
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n个元素的熵矩阵；意识水平根据人工睡眠标记信息而定；建立所述意识水平与所述熵矩阵的元素之间的相关系数矩阵，找出相关系数矩阵中最大正相关元素或者最大负相关元素相对应的采样尺度和滤波尺度；所述采样尺度为所述粗粒度尺度；根据最大正相关元素或者最大负相关元素的采样尺度和滤波尺度，计算待测者在该采样尺度和滤波尺度的熵值，根据该熵值判断患者的睡眠状态。2.根据权利要求1中的自动睡眠分期的建立方法，其特征在于，将PSG信号中的每一阶段的原始时间序列分解为一组本征模态函数时，采用模态分解方法，所述模态分解方法为下列方法其中之一：经验模态分解法，集合经模态分解法，自适应性二进位遮罩经验模态分解法。3.根据权利要求1中的自动睡眠分期的建立方法，其特征在于，将PSG信号中的每一阶段的原始时间序列分解为一组类本征模态函数时，采用一组高通滤波器，所述高通滤波器的截止频率分别为32Hz、16Hz、8Hz、4Hz、2Hz和1Hz。4.根据权利要求1中的自动睡眠分期的建立方法，其特征在于，所述PSG信号至少包含以下脑电信号其中之一：Fp4
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A1，F4
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A1，C4
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A1，P4
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A1，O2
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【专利技术属性】
技术研发人员：黄锷，
申请(专利权)人：江苏爱谛科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：