【摘要】：睡眠障礙疾病往往是誘發(fā)或加重心腦血管疾病以及精神心理疾患的主要因素。臨床上通過(guò)多導(dǎo)睡眠圖來(lái)判別睡眠結(jié)構(gòu)及診斷睡眠疾病,該方法操作復(fù)雜而且費(fèi)用昂貴,并影響受測(cè)者的自然睡眠。因此,研究適用于社區(qū)家庭的無(wú)約束睡眠障礙疾病檢測(cè)與信號(hào)分析技術(shù)已成為當(dāng)今一個(gè)研究熱點(diǎn)。研究發(fā)現(xiàn),睡眠與自主神經(jīng)系統(tǒng)的調(diào)控有關(guān),而自主神經(jīng)系統(tǒng)的活動(dòng)情況主要通過(guò)心率變異性(HRV)進(jìn)行測(cè)評(píng)。鑒于此,論文基于心率變異性分析提取睡眠時(shí)相信息,從參數(shù)的變化規(guī)律中尋找心率變異性與睡眠時(shí)相的對(duì)應(yīng)關(guān)系,進(jìn)而采用模糊支持向量機(jī)判定睡眠呼吸暫停綜合征(SAS)進(jìn)行了探索性研究,為睡眠的分析工作提供更加簡(jiǎn)便的手段。 采用Matlab GUI技術(shù)構(gòu)建睡眠心率變異性自動(dòng)檢測(cè)分析交互界面,實(shí)現(xiàn)HRV信號(hào)檢測(cè)、時(shí)頻域和非線性分析功能。HRV信號(hào)檢測(cè)部分,深入探討了心電預(yù)處理算法和R波提取算法的選取與設(shè)計(jì)。針對(duì)心電信號(hào)微弱性、低頻特性、不穩(wěn)定性等特點(diǎn),提出梳狀濾波器和小波分解與重構(gòu)去噪法相結(jié)合的心電預(yù)處理算法,有效抑制了工頻干擾和基線漂移的影響。同時(shí),根據(jù)心電信號(hào)波形特征,提出時(shí)域提取R波算法,通過(guò)初檢和復(fù)檢機(jī)制,有效保證了R波峰值檢測(cè)的正確率。HRV分析部分,選取時(shí)域統(tǒng)計(jì)法、自回歸模型譜估計(jì)、龐加萊散點(diǎn)圖、去趨勢(shì)波動(dòng)分析等具有代表性的方法,為全面、客觀地評(píng)價(jià)自主神經(jīng)系統(tǒng)活動(dòng)情況和判別SAS提供重要的參考指標(biāo)。 對(duì)健康者和AHI15的SAS患者兩組樣本的睡眠心率變異性進(jìn)行去趨勢(shì)波動(dòng)分析(DFA)和自回歸(AR)模型譜分析估計(jì)。兩組樣本DFA標(biāo)度指數(shù)的變化規(guī)律顯示,在不同的睡眠時(shí)相,RR間期序列均存在長(zhǎng)程相關(guān)性;從醒覺(jué)或REM期過(guò)渡到NREM期,標(biāo)度指數(shù)呈現(xiàn)逐漸減小的趨勢(shì)。功率譜參數(shù)LF/HF的變化規(guī)律顯示,從醒覺(jué)或REM期過(guò)渡到NREM期,LF/HF逐漸減小,表明副交感神經(jīng)活動(dòng)逐漸占主導(dǎo)作用。DFA和AR模型譜估計(jì)能有效反映心率變異性在各個(gè)睡眠時(shí)相的差異,其中DFA標(biāo)度指數(shù)更具有顯著性差異。此外,SAS患者的DFA標(biāo)度指數(shù)和LF/HF的值明顯比健康者偏高,可以作為SAS患者的判定依據(jù)。在上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果基礎(chǔ)上,引入模糊支持向量機(jī)對(duì)HRV的特征向量進(jìn)行模式識(shí)別,實(shí)現(xiàn)健康者與SAS患者的初步分類,分類正確率達(dá)到93.94%。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：R56

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2672615