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基于单路脑电的睡眠分期判别方法研究
被引量:
1
1
作者
闫佳运
宾光宇
+1 位作者
梁栗炎
吴水才
《中国医疗设备》
2015年第12期34-37,共4页
睡眠是一种重要的生理现象,对睡眠进行合理分期,是研究睡眠质量、诊断睡眠疾病的基础。脑电是睡眠过程中最显著和直观的信号,也是研究睡眠的重要且有力的工具。本研究提取了多种脑电相关特征作为识别睡眠脑电信号的指标,并采用多元逐步...
睡眠是一种重要的生理现象,对睡眠进行合理分期,是研究睡眠质量、诊断睡眠疾病的基础。脑电是睡眠过程中最显著和直观的信号,也是研究睡眠的重要且有力的工具。本研究提取了多种脑电相关特征作为识别睡眠脑电信号的指标,并采用多元逐步回归分析法进行特征筛选,通过线性分类及支持向量机(SVM)算法实现了脑电睡眠分期的自动判别。实际测试结果表明,基于单路脑电的睡眠分期判别方法的平均正确率为78.85%,说明该方法较为准确。
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关键词
睡眠监护系统
睡眠分期
单路脑电
多元逐步回归分析
线性分类
支持向量机
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题名
基于单路脑电的睡眠分期判别方法研究
被引量:
1
1
作者
闫佳运
宾光宇
梁栗炎
吴水才
机构
北京工业大学生命科学与生物工程学院
出处
《中国医疗设备》
2015年第12期34-37,共4页
基金
国家自然科学基金(7151101018)
北京市日新人才(015000514115006)
文摘
睡眠是一种重要的生理现象,对睡眠进行合理分期,是研究睡眠质量、诊断睡眠疾病的基础。脑电是睡眠过程中最显著和直观的信号,也是研究睡眠的重要且有力的工具。本研究提取了多种脑电相关特征作为识别睡眠脑电信号的指标,并采用多元逐步回归分析法进行特征筛选,通过线性分类及支持向量机(SVM)算法实现了脑电睡眠分期的自动判别。实际测试结果表明,基于单路脑电的睡眠分期判别方法的平均正确率为78.85%,说明该方法较为准确。
关键词
睡眠监护系统
睡眠分期
单路脑电
多元逐步回归分析
线性分类
支持向量机
Keywords
sleep staging
single channel electroencephalograph
multiple stepwise regression analysis
linear classification
support vector machine
分类号
R318.04 [医药卫生—生物医学工程]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于单路脑电的睡眠分期判别方法研究
闫佳运
宾光宇
梁栗炎
吴水才
《中国医疗设备》
2015
1
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