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基于大脑皮层互信息理论的睡眠分级研究(英文)
被引量:
2
1
作者
黄力宇
王伟勋
程敬之
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第1期1-6,19,共7页
睡眠的分级研究是睡眠状况分析和睡眠质量评价的前提和基本内容。目前国际通用的睡眠分级方法 ,是利用脑电信号另加脑功能信号 (如肌电图、眼动电流图 ) ,且必须由人工判别分析。大脑皮层互信息理论是研究脑功能变化的有力工具。通过动...
睡眠的分级研究是睡眠状况分析和睡眠质量评价的前提和基本内容。目前国际通用的睡眠分级方法 ,是利用脑电信号另加脑功能信号 (如肌电图、眼动电流图 ) ,且必须由人工判别分析。大脑皮层互信息理论是研究脑功能变化的有力工具。通过动态计算睡眠脑电4个导联之间的互信息时间序列的复杂度 ,并利用一个 3层的人工神经网络进行 6个级别的分类。 6例 72 0个不同时期的睡眠片段的测试表明 ,系统睡眠分级与人工分级的总相符率达到 90 .83 % ,且实现了睡眠动态自动分级。神经网络的学习功能 ,可使系统的准确率进一步提高 ,逐渐接近或达到人工分级的水平。与其他睡眠分级方法相比 ,本系统有一定优势 ,且计算速度快 ,可望应用于临床实时睡眠监护及睡眠分析中。
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关键词
脑电图
复杂度
人工神经网络
睡眠
分级
大脑皮层互信息理论
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职称材料
题名
基于大脑皮层互信息理论的睡眠分级研究(英文)
被引量:
2
1
作者
黄力宇
王伟勋
程敬之
机构
西安交通大学生物医学工程系
金川有色金属公司培训中心
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第1期1-6,19,共7页
基金
Supported by NNSF
文摘
睡眠的分级研究是睡眠状况分析和睡眠质量评价的前提和基本内容。目前国际通用的睡眠分级方法 ,是利用脑电信号另加脑功能信号 (如肌电图、眼动电流图 ) ,且必须由人工判别分析。大脑皮层互信息理论是研究脑功能变化的有力工具。通过动态计算睡眠脑电4个导联之间的互信息时间序列的复杂度 ,并利用一个 3层的人工神经网络进行 6个级别的分类。 6例 72 0个不同时期的睡眠片段的测试表明 ,系统睡眠分级与人工分级的总相符率达到 90 .83 % ,且实现了睡眠动态自动分级。神经网络的学习功能 ,可使系统的准确率进一步提高 ,逐渐接近或达到人工分级的水平。与其他睡眠分级方法相比 ,本系统有一定优势 ,且计算速度快 ,可望应用于临床实时睡眠监护及睡眠分析中。
关键词
脑电图
复杂度
人工神经网络
睡眠
分级
大脑皮层互信息理论
Keywords
Electroencephalogram (EEG) Mutual information(MI) Complexity Artificial neural networks(ANN)
分类号
R338.63 [医药卫生—人体生理学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于大脑皮层互信息理论的睡眠分级研究(英文)
黄力宇
王伟勋
程敬之
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
2
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