基于条件概率的短时睡眠状态实时估计

目的根据脑电信号的特征,提出基于条件概率的睡眠状态实时估计方法,为睡眠监测提供反映睡眠状态连续变化的客观评价依据。方法在白天短时睡眠过程中,同步采集了4导与睡眠相关的脑电信号（C3-A2,C4-A1,O1-A2,O2-A1）,对每5秒记录数据进行傅里叶变换,分别计算了8~13 Hz和2~7 Hz的脑电节律能量占空比特征参数。主要方法包含了学习和测试两个阶段：在学习阶段,根据训练数据获得脑电特征参数的概率密度分布;在测试阶段,根据当前特征,得到各睡眠分期的条件概率,并计算获得睡眠状态的估计值。结果分析和测试了12名受试者的短时睡眠数据。通过与睡眠分期的人工判读结果相比较,睡眠状态估计值呈现了睡眠深度的连续变化。觉醒期的显著性差异为2.94,睡眠一期和二期分别为1.78和1.62,分析结果符合实际规律。结论本文所定义的睡眠状态估计值蕴含了睡眠分期的特征,较好地反映了睡眠阶段在持续和过渡期间的连续变化过程,能够为白天短时睡眠状态分析提供实时监测和分析的客观评价依据。