【摘 要】
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睡眠障碍严重影响人们的生活,早期监测对预防和诊断睡眠相关疾病有重要意义。多导睡眠图监测(PSG)是国际公认的睡眠分期标准,该方法主要依赖脑电对睡眠进行分期,存在操作复杂
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睡眠障碍严重影响人们的生活,早期监测对预防和诊断睡眠相关疾病有重要意义。多导睡眠图监测(PSG)是国际公认的睡眠分期标准,该方法主要依赖脑电对睡眠进行分期,存在操作复杂、不舒适等问题。因此非脑电睡眠监测方法,即采用心电、眼电、肌电等信号进行睡眠监测是未来日常睡眠监测的发展趋势。目前市场上普遍使用的非脑电睡眠监测仪存在采样信息无针对性、睡眠分期准确度不高等问题,还未能应用于临床。论文提出了一种同时具有脑电信号和眼电、肌电、心电、呼吸、脉搏等非脑电多导生理信号的睡眠监测系统,该系统实现PSG监测(含脑电多导生理信号)与非脑电多导生理信号监测两种工作模式。论文研究内容包括：1、基于Cortex-M3内核和高度集成的硬件平台,通过多功能、高性能的嵌入式软件设计,实现两种睡眠监测模式切换,具有在低主频下高精度、多通道生理信号同步采集,大数据量稳定性存储和传输等功能。2、基于眼电和肌电,提出了一种非脑电睡眠分期算法,采用零相位数字滤波器对眼电和肌电信号预处理,提取两种信号的多个时域特征,通过自适应阈值提取、边缘检测处理特征序列,采用多特征融合进行信号分类。基于PSG标准,结合信号分类结果,研究了基于眼电和肌电的睡眠分期方法,完成了非脑电睡眠分期。3、采用国际睡眠数据库50条数据对算法进行测试,结果表明,算法对觉醒、浅睡、深睡、快速眼动的时长监测准确度均高于73%,同时该算法应用于非脑电睡眠监测系统,得到了初步的临床验证。论文研究选择了在睡眠过程中有特定生理意义的信号源、分期算法基于生理学特征,具有精度优于现有非脑电睡眠分期的优点,对家用医疗、临床诊断及特殊领域睡眠监测具有重要的实际应用价值。
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