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题名睡眠呼吸暂停综合症患者脑电微状态发生改变
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作者
熊馨
杨鑫亮
罗剑花
易三莉
贺建峰
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
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出处
《中国生物医学工程学报》
CSCD
北大核心
2023年第5期563-571,共9页
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基金
国家自然科学基金(82060329,8206070143,202201AT070108)。
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文摘
睡眠呼吸暂停综合症(SAS)是一种常见的睡眠障碍,传统上往往采用时频分析等方法研究其脑电信号的异常,都忽略了睡眠脑电的空间位置信息和特征的差异。采用微状态分析的方法,分别对健康人和SAS患者5个睡眠阶段(W、N1、N2、N3、REM)的脑电进行分析,探究SAS患者睡眠脑电特征在时间和空间上的差异。选取66名SAS患者和10名健康人的睡眠脑电,计算W-REM的全局场功率(GFP)并取GFP峰值数据进行聚类。得到4个微状态,这4个微状态地形图分别呈现为右额左后(A)、左额右后(B)、额枕中线(C)和额中线(D),并且计算微状态参数(出现频率、平均持续时间、覆盖率)。此外,还计算了微状态序列的静态属性[全局方差(GEV)],动态属性(熵率),转换概率和转移矩阵的对称性。最后,用Hurst指数来评估微状态序列的远程相关性。在W-REM阶段,健康人和SAS患者的出现频率、平均持续时间、覆盖率、GEV、转换概率、熵率、Hurst指数均存在显著差异(P<0.05)。转移矩阵均具有对称性(P>0.01)。Hurst指数均大于0.5,具有远程相关性。与健康人相比,SAS患者W-N3阶段微状态B、C的持续时间降低。SAS患者GEV的SUM大于健康人,说明SAS患者大脑活跃度更高。W-N3阶段健康人的Hurst指数逐渐减小,长期记忆减弱,而SAS患者从N1-N3阶段Hurst指数逐渐减小。每个睡眠阶段健康人的熵率都大于SAS患者,携带的脑电信息较少。
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关键词
睡眠脑电
微状态参数
微状态序列
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Keywords
sleep EEG
microstate parameters
microstate sequence
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分类号
R318
[医药卫生—生物医学工程]
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