基于檢測(cè)睡眠腦電信號(hào)對(duì)睡眠階段進(jìn)行分類的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及睡眠腦電檢測(cè)信號(hào)的識(shí)別領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種基于檢測(cè)睡眠腦電信號(hào) 對(duì)睡眠階段進(jìn)行分類的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 腦電波是大腦皮層下大量神經(jīng)元進(jìn)行的自發(fā)性，節(jié)律性，綜合性的電活動(dòng)所形成 的。自1924,德國(guó)神經(jīng)學(xué)家最先記錄和描述人腦活動(dòng)W來(lái)，腦電開(kāi)起來(lái)化時(shí)代的意義。由于 腦電波在癒痛病，腫瘤及其他精神疾病的診斷上起的重大作用，所W對(duì)腦電波的檢測(cè)與分 析并提取特征有重大研究?jī)r(jià)值。
[0003] 多導(dǎo)睡眠儀通過(guò)對(duì)大腦的多個(gè)點(diǎn)位安放電極，能精準(zhǔn)的測(cè)量并記錄人的腦電活 動(dòng)。而多導(dǎo)睡眠儀是一個(gè)多通道的醫(yī)療器械，導(dǎo)聯(lián)方式復(fù)雜，非有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師則不能操作， 除此之外，閱讀并分析整晚的睡眠腦電圖是一個(gè)很費(fèi)時(shí)的工作，醫(yī)師工作狀態(tài)很大程度上 影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，每臺(tái)多導(dǎo)睡眠儀的價(jià)格非常昂貴而市場(chǎng)上對(duì)多導(dǎo)睡眠儀的需求卻 一直居高不下。因此，很多研究通過(guò)在大腦的左額極(Fpl ,left frontal pole)和右額極 (Fp2,right打on化1 pole)兩個(gè)點(diǎn)位安放電極來(lái)測(cè)量并記錄大腦的活動(dòng)來(lái)簡(jiǎn)化測(cè)量，而對(duì) 大量的腦電數(shù)據(jù)不能進(jìn)行快速和精準(zhǔn)的處理。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中腦電活動(dòng)測(cè)量繁瑣，導(dǎo)聯(lián)方式復(fù)雜，腦電數(shù)據(jù)不能快速和 精準(zhǔn)的處理缺點(diǎn)，提供了一種腦電活動(dòng)測(cè)量簡(jiǎn)單，導(dǎo)聯(lián)方式簡(jiǎn)單，腦電數(shù)據(jù)能快速和精準(zhǔn)的 處理的基于檢測(cè)睡眠腦電信號(hào)對(duì)睡眠階段進(jìn)行分類的方法。
[0005] 為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明通過(guò)下述技術(shù)方案得W解決：
[0006] 基于檢測(cè)睡眠腦電信號(hào)對(duì)睡眠階段進(jìn)行分類的方法，其特征在于:包括如下步驟：
[0007] (1):將信號(hào)采集設(shè)備分別與左額極、右額極連接，采集腦電信號(hào)、眼電信號(hào)和下頌 肌電信號(hào)；
[000引（2):濾波，通過(guò)低通濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波處理，截止高于50化的頻段的信號(hào)，允 許低于50化的頻率的信號(hào)通過(guò)；
[0009] (3):將信號(hào)分頻段，時(shí)域W30S為單元進(jìn)行分段處理；
[0010] (4):提取特征值，按照al地a波、beta波、sigma波、delta波、theta波和EMG的頻率 范圍對(duì)信號(hào)進(jìn)行分頻段并對(duì)每個(gè)頻段的信號(hào)進(jìn)行降采樣處理，分別計(jì)算al地a波、beta波、 sigma波、delta波、theta波和EMG每個(gè)頻段的能量值作為特征值，計(jì)算能量比值作為每個(gè)頻 段的特征值，能量比值分別為51旨111曰/(1611:曰、(1611:曰/661曰、41地曰/661:曰、861曰/616，將能量比 值Sigma/del化定義為SDR，delta/be化定義為081?，41地日/661日定義為481?，861日/6]\16定義為 B?。?br>[0011] (5):將處理后的信號(hào)進(jìn)行睡眠階段的分類。電子元器件會(huì)對(duì)信號(hào)采集產(chǎn)生一定噪 聲，因此加入濾波器，對(duì)噪聲進(jìn)行屏蔽，平滑腦電波的波形，將信號(hào)W30S為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分段， 每一時(shí)段將各個(gè)頻段的波的能量比值，都要提取特征值，由于各個(gè)睡眠階段，各種頻率與波 幅有區(qū)別，因此將腦波信號(hào)分成各種頻段的波，然后進(jìn)行頻譜分析，將數(shù)據(jù)分成alpha波、 beta波、sigma波、delta波、theta波，針對(duì)人睡眠的各個(gè)階段，大腦的清醒時(shí)，即為覺(jué)醒期， alpha波為主要背景波并混合其它頻率的波，當(dāng)進(jìn)入淺睡眠期時(shí)，alpha波減少，開(kāi)始有 the化波現(xiàn)，波幅較小，腦電波呈平坦趨勢(shì)，淺睡眠期出現(xiàn)Sigma波，但持續(xù)時(shí)間很短，很快就 會(huì)進(jìn)入輕睡眠期，運(yùn)個(gè)階段的睡眠伴隨著k復(fù)合波（sigma波和delta波）與睡眠紡鍵波的出 現(xiàn)。睡眠紡鍵波出現(xiàn)往往會(huì)持續(xù)數(shù)秒，頻率的在14化左右。在深度睡眠階段，2化W下的 delta波開(kāi)始增加，約占20% W上。波幅較大，在75iivW上。如果不給予強(qiáng)烈的刺激，被檢查 者就不會(huì)覺(jué)醒。W上的睡眠階段可W稱之為非快速眼動(dòng)期，與之相對(duì)的是快速眼動(dòng)期，運(yùn)個(gè) 階段的睡眠會(huì)伴隨著眼球的快速轉(zhuǎn)動(dòng)，并出現(xiàn)不規(guī)則的beta波，身體的抗重力肌的肌張力 會(huì)顯著降低，EMG為肌電信號(hào)，快速眼動(dòng)期往往會(huì)發(fā)生在非快速眼動(dòng)期之后，W約90分鐘出 現(xiàn)一次。
[0012] 作為優(yōu)選，還包括W下步驟：
[0013] (6):根據(jù)步驟(5)對(duì)睡眠階段的分類，繪出睡眠圖；
[0014] (7):對(duì)步驟（6)得到的睡眠圖，進(jìn)行后處理，利用平滑濾波技術(shù)對(duì)睡眠圖進(jìn)行修 整。對(duì)處理后的信號(hào)進(jìn)行分類，并根據(jù)分類依據(jù)繪出睡眠圖，信號(hào)處理流程簡(jiǎn)單，通過(guò)平滑 濾波技術(shù)對(duì)睡眠圖進(jìn)行修整，提高了睡眠圖的精準(zhǔn)性。
[0015] 作為優(yōu)選，步驟(5)中根據(jù)決策樹(shù)對(duì)每個(gè)頻段的特征值進(jìn)行參數(shù)比較，進(jìn)行睡眠階 段的分類。通過(guò)專業(yè)醫(yī)師劃分的睡眠圖來(lái)訓(xùn)練決策樹(shù)，最后得到最優(yōu)化的特征值的閥值。
[0016] 作為優(yōu)選，步驟（4)特征值的提取，利用parseval's theorem,公式為
計(jì)算出每個(gè)時(shí)段的各個(gè)頻段的能量值作為特征值，并計(jì)算各頻 段的比值作為特征值。parseval'S theorem為帕塞瓦爾定理，通過(guò)計(jì)算將各種特征值集合， 用于睡眠階段的分類依據(jù)作為優(yōu)選，對(duì)步驟(4)中得到的特征值進(jìn)行閥值的優(yōu)化包括如下 步驟：
[0017] 1):利用多導(dǎo)睡眠儀現(xiàn)慢被檢測(cè)的睡眠腦電，然后讓劃分階段并記錄各個(gè)時(shí)段的 分類；
[0018] 2):利用算法劃分左額極和右額極的邸6信號(hào)并記錄；
[0019] 3):按照卡方檢驗(yàn)，來(lái)統(tǒng)計(jì)各個(gè)頻段的個(gè)數(shù)，最后計(jì)算卡方值；
[0020] 4):通過(guò)調(diào)節(jié)參數(shù)，重復(fù)上述過(guò)程，直到算出最優(yōu)的卡方值。進(jìn)一將特征值進(jìn)行優(yōu) 化，提高睡眠圖的準(zhǔn)確性。
[0021] 作為優(yōu)選，alpha波的頻率范圍為細(xì)Z-12化，、beta波的頻率范圍為1細(xì)Z-30化， Sigma波的頻率范圍為12-16化，delta波的頻率范圍為0.5Hz-7Hz ,theta波的頻率范圍為 4化一7Hz，EMG的頻率范圍為40化一50化。
[0022] 作為優(yōu)選，步驟(4)中分頻段利用FFT卷積、濾波，把濾波器得到后的參數(shù)從時(shí)域轉(zhuǎn) 變?yōu)轭l域并保存。使用FFT來(lái)實(shí)現(xiàn)快速卷積，有效的降低的算法時(shí)間復(fù)雜度，可W減少計(jì)算 量。
[0023] 作為優(yōu)選，步驟(1)中的信號(hào)采集頻率為150~300samples/s。
[0024] 作為優(yōu)選，步驟（4)中降采樣處理，使采樣頻率在10~25Hz。采樣率逐步從 250samples/s降到16samples/s，運(yùn)種處理大大的減少了計(jì)算量由于計(jì)算量減少很多，所W 可W在下位機(jī)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理信號(hào)。
[0025] 本發(fā)明由于采用了 W上技術(shù)方案，具有顯著的技術(shù)效果:通過(guò)單通道采集設(shè)備來(lái) 簡(jiǎn)化多導(dǎo)睡眠儀，然后通過(guò)對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行處理，分離各頻段的信號(hào)，來(lái)確定被檢測(cè)者處 于的睡眠階段，整個(gè)過(guò)程操作簡(jiǎn)單分析自動(dòng)化，可W有效解決的醫(yī)院設(shè)備不足的問(wèn)題，價(jià)格 低廉，操作簡(jiǎn)單方便，通過(guò)算法可快速得到精準(zhǔn)的睡眠圖。
【附圖說(shuō)明】
[0026] 圖1是左額極(Fpl)和右額極(Fp2)電位在頭煩所在的位置。
[0027] 圖2是本發(fā)明流程圖。
[0028] 圖3是決策樹(shù)示意圖。
[0029] 圖4是各睡眠階段的波形圖。
[0030] 圖5是睡眠報(bào)圖。
【具體實(shí)施方式】
[0031] 下面結(jié)合附圖與實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。
[0032] 實(shí)施例1
[0033] 基于檢測(cè)睡眠腦電信號(hào)對(duì)睡眠階段進(jìn)行分類的方法，如圖1至圖5所示，包括如下 步驟：
[0034] (1):將信號(hào)采集設(shè)備分別與左額極、右額極連接，采集腦電信號(hào)、眼電信號(hào)和下頌 肌電信號(hào)，額極有電信號(hào)、眼電信號(hào)和下頌肌電信號(hào)S種信號(hào)混合，對(duì)醫(yī)生來(lái)說(shuō)，是偽差；
[0035] (2):濾波，通過(guò)低通濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波處理，截止高于50化的頻段的信號(hào)，允 許低于50化的頻率的信號(hào)通過(guò)，平滑采集到的信號(hào)的波形，對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波處理，消除偽 差，通過(guò)濾波器屏蔽電子元件對(duì)信號(hào)采集的噪聲；
[0036] (3):將信號(hào)分頻段，時(shí)域W30S為單元進(jìn)行分段處理，然后進(jìn)行頻譜分析；
[0037] (4):提取特征值，按照頻譜分析后的數(shù)據(jù)將信號(hào)分為al地a波、beta波、Sigma波、 delta波、theta波和EMG的頻率范圍對(duì)信號(hào)進(jìn)行分頻段并對(duì)每個(gè)頻段的信號(hào)進(jìn)行降采樣處 理，每段分頻段時(shí)間內(nèi)，都要提取特征值，因?yàn)楦鱾€(gè)睡眠階段的主頻率和波幅都不一樣，分 另Ij計(jì)算alpha波、beta波、sigma波、delta波、theta波和EMG每個(gè)頻段的能量值作為特征值， 分別將算al地a波、beta波、sigma波、delta波、the化波和EMG的特征值定義為al地a、be化、 sigma、deUa、theta和EMG，計(jì)算能量比值作為每個(gè)頻段的特征值，能量比值分別為Sigma/ (1611日