【摘要】：睡眠是人類一項最基本的生理活動之一,對人的健康至關重要。睡眠分期是睡眠質量評估必不可少的步驟,研究者基于腦電信號(Electroencephalogram,EEG)對睡眠分期進行了廣泛的研究。目前,睡眠監(jiān)測主要采用多導睡眠圖(Polysomnography,PSG),監(jiān)測人體多個特征信號,但是信號采集普遍由多電極組成,體積龐大,設計復雜,無法滿足便攜性;市場上睡眠監(jiān)測設備也層出不窮,多數是基于睡眠姿態(tài)進行分期,雖然便于使用,但無標準的睡眠分期準則,在準確性方面遠未達到臨床要求的睡眠分期精度。為了同時兼顧便攜性和準確性,本文進行了如下研究:首先分析EEG信號特點,提出了采集設備設計要求;在核心器件選擇、硬件電路設計和信號傳輸方式選取等方面做了大量工作,通過對比設計出以ADS1299為核心的前端信號采集模塊、ATmega328P為核心的控制模塊、低功耗藍牙為核心的信號傳輸模塊的便攜式EEG信號采集裝置。接著研究了睡眠分期算法。(1)EEG信號是典型的非線性非平穩(wěn)信號,噪聲大,幅值低,針對該問題本文設計了基于小波變換的濾波函數,分析和研究了小波基函數、小波分解層數和閾值函數,完成了EEG信號的預處理;(2)研究睡眠EEG信號特征提取算法,選擇了樣本熵作為睡眠EEG信號的特征參數;(3)設計基于隨機森林(Random Forest,RF)的特征識別分類算法,構建了睡眠腦電信號分類模型,實現睡眠自動分期,睡眠分期識別準確率達到94.91%。同時設計了腦電信號處理軟件。本文開發(fā)了基于Android系統的EEG信號處理軟件,在智能終端實現睡眠分期,評估人體睡眠質量,極大的提升了系統的實用性。最后進行了測試實驗,實驗結果表明,信號采集模塊能夠采集高質量的腦電信號,分析軟件可以快速、準確地進行睡眠質量評估。該系統體積小,功耗低,可以對睡眠質量進行定量反映和客觀評估。
【圖文】：

隨著人們對睡眠研究越來越重視，大量穿戴式睡眠監(jiān)測設備也層出不窮，迅速發(fā)展，如通過檢測用戶前額腦電信號來追蹤睡眠狀況的 Zeo Mobile （如圖1.1(a)）、通過腕帶檢測脈搏信號來追蹤睡眠的WakeMate睡眠分析儀（如圖1.1(b)）和通過監(jiān)測腦電波、眼動和記錄睡眠數據的智能睡眠頭套 Sleep Shepherd Blue（如圖 1.1(c)），它們朝著便攜化、家庭化發(fā)展，實時準確地監(jiān)測人體睡眠狀態(tài)。所以便攜性和準確性將是未來睡眠分期研究的兩個重點方向，也必將是一個發(fā)展趨勢。(a)Zeo Mobile (b) WakeMate 睡眠分析儀(c) Sleep Shepherd Blue 智能睡眠頭套圖 1.1 穿戴式設備1.3 研究內容與文章結構基于 EEG 信號在睡眠質量評估中的重要性，從 EEG 信號角度研究睡眠，設計基于 EEG 的睡眠質量評估系統，以智能終端為核心，結合軟硬件等基礎知識，從信號的采集，信號的傳輸到信號的處理、分析，利用采集到的睡眠腦電信號對睡眠質量進行客觀而科學的評價。首先，分析睡眠研究的重要性和發(fā)展前景，指

本文研究的意義。接著分析 EEG 信號特點和睡眠分期方法，，設計系統方案：G 信號采集裝置研究與設計；(2) 睡眠分期算法研究以及腦電信號處理軟件。最后，為了驗證本文所設計的基于 EEG 的睡眠質量評估系統的可行性，分系統的各個部分功能進行了測試實驗，分析實驗統計結果，從而對系統的性行了驗證。本文研究流程如圖 1.2 所示。
【學位授予單位】：重慶郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：R741.04;TN911.7

【參考文獻】

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本文編號：2688405