基于心率变异性分析的睡眠分期方法研究

为实现对不同阶段睡眠的快速、便捷分期,本文实验分析了心率变异性(HRV)与睡眠分期的相关性,利用支持向量机(SVM)实现了基于HRV信息的睡眠自动分期的算法。对天津市胸科医院的33例临床心电数据进行了R-R提取和主成分分析(PCA),并利用SVM对睡眠中的不同阶段进行建模和预测,将分期的预测结果与基于脑电金标准的睡眠分期标注结果比对,对于三期睡眠的预测准确度超过80%,说明HRV与睡眠各期具有良好的相关性。该方法是对传统睡眠分期方法的一种补充,具有实际使用价值。