基于脑电模糊熵的呼吸暂停事件自动检测方法

作     者：王瑶 杨天顺 王金海 韦然 赵晓赟 WANG Yao;YANG Tian-shun;WANG Jin-hai;WEI Ran;ZHAO Xiao-yun

作者机构：天津工业大学生命科学学院天津300387 天津大学精密仪器与光电子工程学院天津300072 天津工业大学电子与信息工程学院天津300387 天津市胸科医院呼吸与危重症医学科睡眠中心天津300222 

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2019YFC0119400) 国家自然科学基金资助项目(6170134) 天津市自然科学基金资助项目(19JCQNJC13100) 天津市津南区科技计划资助项目(20200116) 天津市卫生健康科技资助项目(KJ20015) 

出 版 物：《天津工业大学学报》 (Journal of Tiangong University)

年 卷 期：2023年第42卷第2期

页      码：49-54页

摘      要：针对医用多导睡眠监测仪不便于家用普及的问题,设计了一种基于单一脑电信号的呼吸暂停事件检测算法,利用巴特沃斯滤波器对脑电信号进行频带分解,采用基于模糊熵的方法在子带信号中提取特征参数,对比呼吸暂停和正常呼吸期间对应脑电模糊熵的变化,建立机器学习分类模型对呼吸暂停事件和正常呼吸事件进行分类,并采用来自2个独立数据库的55名被试的睡眠脑电数据对该方法的有效性进行验证。结果表明:该方法在公共数据和临床数据中分别取得了93.25%和94.50%的准确率,证明了脑电模糊熵可有效地表征呼吸暂停期间的脑电特性,为便携式呼吸暂停检测设备的实现提供了理论基础及技术支持。

主 题 词：呼吸暂停 脑电信号 模糊熵 机器学习 自动检测 

学科分类：0831[工学-公安技术类] 0810[工学-土木类] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 0835[0835] 081002[081002] 0836[0836] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1671-024x.2023.02.008

馆 藏 号：203121731...