论文部分内容阅读
目的：利用小波分析方法对OSHAS患者脑电信号进行处理分析，提取脑电参数，并探讨其临床应用价值。
方法：利用PSG对鼾症患者行睡眠监测，并根据PSG结果将患者分为对照组(非OSAHS组)(AHI＜5次/小时)、轻度OSAHS组(5次/小时＜AHI＜20次/小时)，中度OSAHS组(20次/小时＜AHI＜40次/小时)，和重度OSAHS组(AHI＞40次/小时)。首先，我们利用Compumedics的分析软件将患者脑电数据转化为EDF格式文件。利用Morlet小波函数对睡眠呼吸脑电信号进行变换从而得到尺度图，在小波变换的各个频率尺度基础上给出了平均能量公式，从能量的角度提出了单位时间能量分析方法和脑电能量变异的两个定义，并给出了四个变异参数。通过统计分析，不同程度的阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)患者和单纯鼾症者样本的整夜睡眠脑电信号，分析了各个样本组的脑电能量的离散性，检验各个指标的正态分布性和各指标在各样本组间的差异性及各指标与临床指标的相关性，从而评价小波转换在OSAHS睡眠呼吸信号分析方面的应用价值。
结果：入选者共142例，其中对照组32例、轻症组34例、中度组37例、重症组39例。发现在OSAHS中极差、均值和标准差均随病情程度增加而增大。div1各组之间的检验结果显示：P1在对照、轻中度组之间差异无显著性意义(0.05＜p＜0.1)，重度组与对照、轻中度组之间差异均有显著性意义(p＜0.05);P50在重度组与轻中度组之间差异有显著性意义(p＜0.05)，其它各组之间差异无显著性意义(0.05＜p＜0.1)。div 2各组之间的检验结果显示：p10(P div 2≥1.0)在对照、轻中度组之间差别无显著性意义(0.05＜p＜0.1)，重度组与对照、轻中度组之间差异均有显著性意义(p＜0.05);p20(P div 2≥2.0)，在对照、轻中度组之间差别无显著性意义(0.05＜p＜0.1)，重度组与对照、轻中度组之间均有显著性意义(p＜0.05)。相关性研究：和P1的相关性最强的是呼吸暂停总时间/睡眠总时间(负相关);和P50相关性最强的是呼吸暂停指数(负相关)、和P10(P div 2≥1.0)的相关性最强的是SpO2＜90[％]时间/TST(正相关)、和P20(P div 2≥2.0)相关性最强的是呼吸暂停指数(负相关)。
结论：脑电能量变异性的定量指标div1和div2表现出随病情加重而变化的趋势并且对重度OSAHS有一定的区分意义;各参数与呼吸暂停指标(非AHI)具有较强的相关性(除P10)，说明呼吸暂停是脑电能量变化主要影响因素。小波分析方法在OSAHS脑电分析方面具有较高的应用价值，有待于深入的研究。