基于多特征融合的睡眠分期

目的 为了有效实现睡眠自动分期,对睡眠障碍等相关疾病的诊断提供更多依据,本文提出了一种基于多特征融合的睡眠分期方法.方法 数据来自ISRUC-Sleep数据库,首先对10名健康受试者和10名睡眠障碍患者的脑电(electroencephalogram,EEG)信号计算3种特征——样本熵、小波包能量和去趋势波动.然后采用支持向量机(support vector machine,SVM)构建睡眠分期模型,并验证该模型的准确性.此外,为了进行比较加入心电(electrocardiogram,ECG)和肌电(electromyogram,EMG)通道.结果 健康受试者和睡眠障碍患者睡眠分期的准确率分别达到87.4％和86.3％.结论 基于多特征融合的睡眠分期方法能够有效地提高睡眠分期的准确率.