基于心率变异性的自动睡眠分期及其脑电图验证

睡眠障碍会严重影响人们的日常生活,因此睡眠的早期监测对睡眠疾病的预防和诊断有重要意义。采用自行研制的便携式多导睡眠监护仪,开展了103人次的居家夜间睡眠数据收集(含脑电、眼电、肌电和心电信号)。然后,从同步采集的心电数据RR间期中提取时域、频率和非线性特征,组合出最高达426个心率变异性(HRV)特征,基于Xgboost算法构建模型对睡眠中的清醒期(wake)、非快速眼动I期(N1)、非快速眼动II期(N2)、非快速眼动III期(N3)和快速眼动期(REM)进行五分类(wake、N1、N2、N3、REM)、三分类(wake+N1、REM、N2+N3)和二分类(wake、N1+N2+N3+REM)预测,并与脑电图睡眠分期标签进行验证。最后,五分类、三分类和二分类测试结果准确率分别达到84.0%、89.1%和95.2%,F1-score达到83.2%、88.9%和94.9%,为同类模型研究中表现最佳。说明HRV与睡眠阶段具有良好的相关性,基于便携式设备收集数据构建的算法模型可以较好地识别睡眠状态。