基于心率变异性信号的REM/NREM睡眠分期研究

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随着信息时代的快速发展,人们对快节奏的生活方式逐渐习以为常,与此同时,健康人的睡眠问题比如失眠、嗜睡等在全球成为普遍现象。由此对睡眠质量进行科学、准确的评估对人体健康意义重大,睡眠分期作为睡眠质量评估的重要环节,近几年成为各国的研究热点。睡眠专家通常使用脑电(Electroencephalogram,EEG)、眼电(Electrooculogram,EOG)等生物医学信号进行睡眠分期,有研究表明人体自主神经系统(Autonomic Nervous System,ANS)的心率变异性(Heart Rate Variability,HRV)信号与快速眼动睡眠(Rapid Eye Movement,REM)和非快速眼动睡眠(Non-rapid Eye Movement,NREM)密切相关,且该信号较之其他生物医学获取更加便捷、无创。因此,本文使用心率变异性信号相关的时域、频域、非线性特征搭建REM/NREM睡眠分期模型。本文主要进行了以下工作:第一,获取实验数据集。本文的实验数据来源于Lithuanian Medical University的网络公开数据库。采用了45例健康受试者整夜睡眠的HRV信号,选取合适的数据段和标签分段并且进行数据预处理。第二,提取HRV信号相关特征。使用统计学方法提取了SDSD,SDNN,SDNNmc等12维HRV的时域特征,使用Lomb分析方法提取了Lomb HF,Lomb LF,Lomb LF/HF等6维HRV的频域特征,使用庞加莱图和DFA法提取了RSA mean AD,RSA median AD,Accel,Acv0x等51维非线性特征,将提取的3类69维特征组合为特征向量。第三,对REM/NREM睡眠分期进行建模。本次研究以支持向量机(Support Vector Machine,SVM)机器学习方法作为分类器,将提取出来的69维特征向量输入分类器,选取径向基函数(Radial Basis Function,RBF)作为核函数,同时使用学习曲线法和网格搜索算法对超参数进行寻优,训练得到睡眠分期模型并进行评估。第四,优化睡眠分期模型。本文从特征选择环节对我们的睡眠分期模型进行优化,使用了一种新的混合特征选择算法对69维特征进行降维,同样使用SVM分类器,训练降维后的特征向量预测得到新模型。此外,我们使用嵌入法对69维特征进行重要性由高到低排序,依据特征重要性侧面验证新特征选择方法。本文的实验结论为:第一,新模型采用的26维特征绝大部分位于69维特征重要性排序的最前端,最优的睡眠分期模型Accuracy为79.83%,Kappa系数为0.6246,相比于特征选择前使用69维特征,分期Accuracy提高了4.01%,Kappa系数增加了0.1124,结合一定的理论分析,说明该新特征选择方法有效,提升模型性能的同时且降低了模型的复杂度,实现了用低维的特征空间代替高维特征空间的效果。第二,在大数据时代,机器学习广泛地存在于社会各行各业,面对大量高维冗余的数据,机器学习建模首要工作是对数据进行预处理,某种程度上来说,能否高效的数据预处理直接决定了机器学习模型的上限,特征选择是数据预处理中众多研究人员重点关注的环节,所以我们有理由相信该新的混合特征选择方法对于机器学习建模有一定的帮助。
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