睡眠脑电图多种分析方法的差异比较

目的:探讨睡眠脑电图分析多种方法的特征及其差异。资料来源:应用计算机检索Medline1985-01/2004-12与睡眠脑电相关的文献,检索词“EEG,sleep,nonlinear-analysis”,并限定文献语言种类为英文。同时检索万方数据库1995-01/2004-08与睡眠脑电相关的文献,检索词“睡眠,脑电,非线性分析”,并限定文献检索语言种类为中文。资料选择:从资料中选取与睡眠脑电研究方法相关的文献。纳入标准:①脑电信号处理的传统方法。②脑电信号处理的现代方法。排除标准:重复研究、综述类文章。资料提炼:共收集到45篇关于睡眠脑电研究方法的文章,15篇符合纳入标准。排除的30篇都是重复的同一研究。15篇文章分别用不同的方法对脑电信号进行研究,是各方法有代表性的文章。资料综合:①经典分析方法主要是由专家对连续记录的整夜睡眠图形数据进行目测分析后,对睡眠过程中不同期间的睡眠深度进行评估。②人工神经网络分析方法最主要的特征为连续时间非线性动力学、网络的全局作用、大规模并行分布处理及高度鲁棒性和学习记忆功能。③维数分析数值结果只能显示各状态间的比较差异,这在某种程度上使其受到限制。④近似熵是用一种有效的统计方式,即边缘概率的分布来区分各种过程,是测量序列的复杂性的一种方法,能更多地提取出序列的复杂性信息。⑤小波分析可以由粗及细地逐步观察信号,适当地选择基本小波,可以使变换在时、频两域都具有表征信号局部特征的能力,实现睡眠分期的检测。结论:睡眠是一种复杂的生理过程,研究脑电可以从本质上对睡眠进行分析。由于脑电自身的复杂性,引入非线性分析方法,使得在睡眠脑电的研究上取得进步。这些现代分析方法将为睡眠的监测和质量的研究做出更大的贡献。

基于左心室辅助装置和心血管耦合模型的反流研究

反流是左心室辅助装置(LVAD)在运行过程中转速过低时出现的一种异常工况,会导致LVAD无法辅助自然心脏泵血,影响患者健康。根据反流程度的不同,本文定义了三种LVAD反流状态:无反流、轻度反流和重度反流,并基于动态封闭容腔理论,提出反流系数(RI)对其进行分级。数值结果表明,患者处于运动、静息和睡眠状态时,无反流和轻度反流的临界转速分别为6 650 r/min(运动)、7 000 r/min(静息)和7 250 r/min(睡眠状态),对应RI值为0.401、0.300和0.238;轻度和重度反流的临界转速分别为5 500 r/min(运动)、6 000 r/min(静息)和6 450 r/min(睡眠状态),对应RI值为0.488、0.359和0.284。此外,RI与转速呈负相关,确定相应的临界转速即可实现LVAD反流的分级。因此本文研究结果显示,基于流量信号的检测参数RI能有效地区分LVAD的反流状态,便于LVAD的反流检测,为LVAD的高可靠性控制系统的制定提供理论依据和技术支持。