基于多参数特征融合的自动睡眠分期方法
- 专利权人:
- 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
- 发明人:
- 王心醉
- 申请号：
- CN201710277529.1
- 公开号：
- CN107007278A
- 申请日:
- 2017.04.25
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 摘要：
- 本案涉及基于多参数特征融合的自动睡眠分期方法，包括：采集脑电信号、肌电信号、心电信号和呼吸信号；对所有信号做去噪处理；提取脑电信号的α、β、θ、δ特征波的能量比；利用样本熵算法提取脑电信号样本熵；利用小波分解算法提取肌电信号中的高频特征能量比；利用样本熵算法提取心电信号样本熵；利用均值法提取呼吸信号的均值；将这五种特征参数输入支持向量机中进行训练和测试，从而得到分类结果。本案采用提取EEG、EMG、ECG和呼吸多个特征的方法，显著提高了睡眠分期的准确率和泛化能力；实验结果可信度高，能够准确完成睡眠分期，为评估睡眠质量提供有效依据，具有良好的应用前景。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
