【摘 要】
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心电信号可体现自主神经系统的动态变化,经分析能反映睡眠的深度和时期信息.但因心电信号的非线性特性及敏感性,往往导致分析结果不稳定且缺乏生理意义.本研究采用经验模式分解结合心肺耦合技术的方法,通过分析单导心电数据,提供准确的睡眠分期及睡眠呼吸暂停综合征(OSAHS)的疾病评估信息.通过分析30例临床PSG的心电信号,与专业医生的人工睡眠报告比对,发现两者睡眠分期结果的最大互相关系数高达0.904,并
【机 构】
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首都医科大学生物医学工程学院,北京 100069 首都医科大学北京安定医院,北京 100088
【出 处】
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第五届全国可穿戴计算学术会议暨2015可穿戴与医学变革研讨会
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心电信号可体现自主神经系统的动态变化,经分析能反映睡眠的深度和时期信息.但因心电信号的非线性特性及敏感性,往往导致分析结果不稳定且缺乏生理意义.本研究采用经验模式分解结合心肺耦合技术的方法,通过分析单导心电数据,提供准确的睡眠分期及睡眠呼吸暂停综合征(OSAHS)的疾病评估信息.通过分析30例临床PSG的心电信号,与专业医生的人工睡眠报告比对,发现两者睡眠分期结果的最大互相关系数高达0.904,并可区分OSAHS患病严重程度,同AHI有很强的负相关性r=-0.77,p=5.8*10-18.结果表明,研究提出的方法可提供可靠的睡眠微结构及睡眠呼吸疾病信息,其数据采集简单,易执行,在可穿戴健康管理以及临床辅助诊断领域有巨大发展潜力.
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