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基于脑电信号Hilbert-Huang变换的睡眠分期研究
引用本文:李谷,范影乐,李轶,庞全. 基于脑电信号Hilbert-Huang变换的睡眠分期研究[J]. 航天医学与医学工程, 2007, 20(6): 458-463
作者姓名:李谷  范影乐  李轶  庞全
作者单位:1. 杭州电子科技大学生物医学工程及仪器研究所,浙江杭州,310018
2. 杭州电子科技大学生物医学工程及仪器研究所,浙江杭州,310018;浙江大学生物医学工程及仪器学院,浙江杭州,310027
基金项目:国家自然科学基金 , 浙江省教育厅科学研究计划项目
摘    要:目的 研究基于脑电信号Hilbert-Huang变换的睡眠自动分期方法.方法 对睡眠脑电信号进行Hilbert-Huang变换,求出具有物理意义的瞬时频率,并得到脑电信号在频率上的能量分布,作为睡眠脑电信号各个时期的特征,最终利用最近邻模式分类方法对睡眠各阶段进行分期决策.结果 通过对560个睡眠脑电信号样本进行分期,平均正确率达到81.7%.结论 经Hilbert-Huang变换得到的睡眠脑电信号特征,可以作为睡眠分期的有效分类依据.

关 键 词:Hilbert-Huang变换  脑电信号  睡眠分期  固有模态函数  睡眠脑电信号  变换  睡眠分期  分期研究  Method of  Transform  Based  Classification  Stage  Sleep  分类依据  信号特征  正确率  样本  结果  决策  模式分类方法  最近邻  利用  时期
文章编号:1002-0837(2007)06-0458-06
收稿时间:2007-04-10

Automatic Sleep Stage Classification Based on Hilbert-Huang Transform Method of EEG
LI Gu,FAN Ying-le,LI Yi,PANG Quan. Automatic Sleep Stage Classification Based on Hilbert-Huang Transform Method of EEG[J]. Space Medicine & Medical Engineering, 2007, 20(6): 458-463
Authors:LI Gu  FAN Ying-le  LI Yi  PANG Quan
Abstract:Objective To present a new application of Hilbert-Huang transform method for automatic sleep stage classification. Methods Instantaneous frequencies of sleep EEG with physical meaning and energy-frequency distribution used as feature parameters for each stage were computed with the Hilbert-Huang transform. Finally, pattern recognition method of nearest neighbors was applied to optimal classification. Results Five hundred and sixty samples were picked from sleep EEG , and classification was made. The mean rate of accuracy was as high as 81.7%. Conclusion Automatic sleep stage classification can be made effectively from features of sleep EEG by Hilbert-Huang transform.
Keywords:Hilbert-Huang transform    EEG    sleep stage classification    intrinsic mode function
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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