【摘 要】
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目的:研究一种基于单通道脑电(electroencephalogram,EEG)信号特征提取的睡眠自动分期方法,发现用于睡眠分期的EEG有效特征,提高睡眠自动分期准确率。方法:使用10名受试者共1
【机 构】
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解放军总医院海南医院,解放军总医院医学创新研究部
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61701540),国家重点研发计划项目子课题(2016YFC1305703),军队重大科研项目子课题(AWS14R010)
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目的:研究一种基于单通道脑电(electroencephalogram,EEG)信号特征提取的睡眠自动分期方法,发现用于睡眠分期的EEG有效特征,提高睡眠自动分期准确率。方法:使用10名受试者共10925个睡眠EEG样本,提取EEG时域、频域、双谱、非线性共48个特征作睡眠样本的特征向量,构造睡眠自动分期模型。新定义用于睡眠分期的双谱特征,将95%频谱边缘频率、递归定量分析、符号化动力学与熵结合的特征用于睡眠分期(6期)。使用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器作睡眠6
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