【摘 要】
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睡眠分期是反应人体睡眠结构、评价人体睡眠状况的重要指标之一。传统的睡眠分期是围绕多导睡眠仪进行的,但由于多导睡眠仪存在成本高昂、操作复杂等缺点,使其无法得到广泛应用。心冲击图（Ballistocardiogram,BCG）信号与睡眠分期之间存在着密切联系,监测方式简单可靠。而目前基于BCG信号进行睡眠分期的精度较低,因此研究BCG信号进行睡眠分期具有重要的应用价值。本文基于BCG信号的生理基础,研
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睡眠分期是反应人体睡眠结构、评价人体睡眠状况的重要指标之一。传统的睡眠分期是围绕多导睡眠仪进行的,但由于多导睡眠仪存在成本高昂、操作复杂等缺点,使其无法得到广泛应用。心冲击图（Ballistocardiogram,BCG）信号与睡眠分期之间存在着密切联系,监测方式简单可靠。而目前基于BCG信号进行睡眠分期的精度较低,因此研究BCG信号进行睡眠分期具有重要的应用价值。本文基于BCG信号的生理基础,研究了BCG信号包含的心肺特征与不同睡眠阶段之间的关系,并提出了自动睡眠分期算法;结合BCG信号的特点,设计了一种便携式的BCG信号检测设备;结合多导睡眠仪的睡眠数据,开展了基于BCG信号实现睡眠分期的实验研究。本文主要工作内容如下:（1）研究了基于BCG信号的睡眠分期理论与算法。从睡眠结构与分期原理入手,分析了心肺生理特征用于睡眠分期的可行性;根据BCG信号的本质,分析了BCG信号分离、体动检测、J峰提取等预处理方法;从时域、频域和非线性域出发,提取了心率变异性与呼吸变异性特征;在外周机制模型的基础之上,研究了基于BCG信号的心肺耦合分析与不同睡眠阶段之间的关系;结合自动睡眠分期相应的数学问题,提出了基于线性链条件随机场的睡眠分期算法。（2）设计了BCG信号检测设备。针对BCG信号本身的特点,设计了无感式BCG信号采集方案;结合BCG信号采集的传感器性质,研究了信号调理电路与低噪声电源电路;针对制作完成的BCG信号检测设备,测试了设备的信号噪声与电源噪声;通过仰卧、俯卧、左侧卧和右侧卧四种睡姿下的BCG信号采集实验,验证了本文设计的BCG信号检测设备用于睡眠监测的可行性。（3）开展了基于BCG信号进行睡眠分期的实验。通过BCG信号监测设备与多导睡眠仪进行实验数据采集,并分析了不同心肺生理特征的提取方法;为简化模型,对心肺特征进行了降维处理;利用采集的睡眠数据,对比了在不同睡眠分期方法下HMM、MEMM和L-Chain CRF三种模型的分期效果,验证了本文提出的睡眠分期方法的有效性。本文在BCG信号与睡眠分期存在联系的基础上,研究了BCG信号中包含的心肺生理特征,并建立了基于心肺生理特征的自动睡眠分期模型,模型对睡眠三分期与四分期的识别精度分别为79.4%和72.7%,对BCG信号进行睡眠分期的研究及其应用具有一定的参考价值。
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