隐马尔可夫模型在睡眠分期中的应用
江朝晖
李继伟
冯焕清
周颖
1.中国科学技术大学生物医学工程研究所,合肥,2300262.中国科学技术大学生物医学工程研究所,合肥,2300263.中国科学技术大学生物医学工程研究所,合肥,2300264.中国科学技术大学生物医学工程研究所,合肥,230026
摘要：清醒期(W)、快速眼动期(REM)和睡眠二期(S2)在睡眠总时间中占据很大比例,而且三者从脑电(EEG)上较难区分.用隐马尔可夫模型(HMM)从单导睡眠脑电中区分W期、REM期和S2期.对受心电干扰明显的脑电信号进行独立分量分析(ICA),去除干扰;建立最佳阶数AR模型,进行谱分析,提取EEG平均频率,和EEG幅度均值、标准差一起作为观察值;分别建立W期、REM期和S2期的连续密度隐马尔可夫模型(CD-HMM).经过测试,W期、REM期和S2期的正确识别率分别为92%,100%和94%.表明隐马尔可夫模型(HMM)在睡眠分期中有很好的应用前景.
关键词：睡眠分期隐马尔可夫模型(HMM)最佳阶数AR模型
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金(60071023)
论文发表日期：2003-01-01
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 4-7 )
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