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和信号的非线性耦合在睡眠分期中的应用研究(2)
作者:网站采编关键词:
摘要：1.3SMI与STE 在了解了符号化、相空间重构、MI和转移熵的相关知识后，可得出SMI和STE的计算步骤（如图2所示）：先对原始时间序列进行符号粗粒化和相空间
1.3SMI与STE
在了解了符号化、相空间重构、MI和转移熵的相关知识后，可得出SMI和STE的计算步骤（如图2所示）：先对原始时间序列进行符号粗粒化和相空间重构，得到符号嵌入矢量构成符号字，然后将每一个符号字按照时间有序排序得到一个新的时间序列，再分别对新的时间序列求MI和转移熵即可得到SMI和STE。
图 2 SMI、STE 计算流程图
2 SMI、STE用于睡眠分期
2.1 数据来源
本文使用PhysioNet生理信息库中CAP Sleep Database数据库和MIT-BIH Polysomnographic Database数据库中随机选取的9名受试者整夜睡眠实测数据。其中包括CAP Sleep Database数据库的3名健康志愿者睡眠数据、3名癫痫患者的睡眠数据和MIT-BIH Polysomnographic Database数据库的3名睡眠呼吸暂停综合征患者的睡眠数据。在MIT-BIH Polysomnographic Database数据库中，使用C3-O1导联EEG，采样频率250 Hz。在CAP Sleep Database数据库中，使用C4-A1导联EEG，采样频率512 Hz。受试者包括男性和女性。测试过程中未使用任何药物干扰。数据库中每30 s的睡眠分期结果已由专家人工进行了标注（以R&K睡眠分期标准标记）。定义30 s数据为一个样本。9名受试者睡眠样本分布见表1。
表1 9名受试者睡眠样本分布个受试者 总样本量 W期 N1期 N2期 N3期 REM期CAPn1 1 044 31 28 461 311 213 CAPn2 970 116 138 391 174 151 CAPn11 1 053 56 6 267 343 381 CAPnfle12 860 47 23 338 175 277 CAPnfle13 981 40 46 430 294 171 CAPnfle15 1 035 96 17 418 277 227 Slp45 754 117 54 401 101 81 Slp61 719 125 87 326 102 79 Slp03 719 150 104 313 78 74
2.2 方法
由于符号粗粒化能够去除噪声的影响，故本研究不对原始数据作任何预处理，直接读取每名受试者EEG、ECG原始数据，按照图2所示流程计算SMI和STE值。使用SPSS Statistics 24软件进行统计学分析，对每名受试者睡眠五期各组间SMI、STE进行正态性检验和方差齐性检验。在满足正态分布的前提下，若方差齐则使用SNK（Students Newman Keuls）组间检验，方差不齐使用Dunnett T3组间检验；不满足正态分布的情况下，使用非参数秩和检验。显著性水平均为0.05。
2.3 结果
输入9名受试者不同睡眠时相的样本数据，得到睡眠各期STE均值，详见表2。对9名受试者睡眠各期的STE值进行统计学分析，各组数据均满足正态性检验，方差齐性检验P<0.001，表明方差不齐，使用Dunnett T3组间检验。统计学结果见表3。
表2 9名受试者睡眠五期EEG-ECG的STE均值受试者 W期 N1期 N2期 N3期 REM期CAPn1 0.132 0.122 0.099 0.077 0.101 CAPn2 0.117 0.103 0.091 0.076 0.104 CAPn11 0.121 0.091 0.076 0.065 0.079 CAPnfle12 0.136 0.147 0.122 0.092 0.137 CAPnfle13 0.154 0.170 0.101 0.098 0.110 CAPnfle15 0.115 0.110 0.093 0.081 0.098 Slp45 0.115 0.102 0.085 0.081 0.086 Slp61 0.203 0.194 0.161 0.120 0.176 Slp03 0.077 0.069 0.060 0.045 0.065
从表2可以得出结论，整体而言，9名受试者睡眠各期的STE规律性一致。随着睡眠的加深，STE值逐渐减小，说明EEG、ECG两时间序列的混乱程度减小，相关程度越来越好，身体各器官不断耦合，在N3期两序列相关程度达最优。到REM期STE值又有所增大，两序列间的混乱程度增大。CAPnfle12和CAPnfle13两名受试者在N1期的STE均值相较于W期稍有增大，可能与W期、N1期样本量较小以及直接使用整个30 s的EEG、ECG数据进行特征值计算（因一个人工分期的30 s信号可能不完全属于一个睡眠分期）或者个体差异有关，但不影响整体的规律性。由表3可知，9名受试者睡眠五期各组间STE大多有显著性差异，但不同受试者由于年龄、外界刺激、身体状态、疾病情况等不同，组间差异有所不同。表2、3表明了STE在不同受试者中作睡眠分期的稳定性，适合用作睡眠分期的特征参数。
表3 9名受试者睡眠各期EEG-ECG的STE组间统计学分析注：●表示睡眠五期各组间STE比较P>0.05；空白表示P<0.05，差异有统计学意义受试者 W-N1W-N2W-N3W-REMN1-N2N1-N3N1-REMN2-N3N2-REMN3-REM CAPn1 ● ●CAPn2 ●CAPn11●CAPnfle12 ● ● ●CAPnfle13 ●●CAPnfle15 ● ●Slp45●Slp61 ●Slp03●
同样，计算9名受试者不同睡眠时相的SMI值并进一步分析，得到的结果见表4、5。
表4 9名受试者睡眠各期EEG-ECG的SMI平均值（C4-A1）受试者 W期 N1期 N2期 N3期 REM期CAPn1 0.127 0.114 0.107 0.094 0.100 CAPn2 0.116 0.109 0.100 0.094 0.105 CAPn11 0.115 0.090 0.101 0.096 0.103 CAPnfle12 0.112 0.106 0.106 0.098 0.109 CAPnfle13 0.139 0.133 0.116 0.118 0.123 CAPnfle15 0.129 0.113 0.111 0.107 0.115 Slp45 0.088 0.085 0.082 0.079 0.081 Slp61 0.112 0.116 0.114 0.104 0.114 Slp03 0.076 0.066 0.064 0.057 0.066
表5 9名受试者睡眠各期EEG-ECG的SMI组间统计学分析注：●表示睡眠五期各组间SMI比较P>0.05；空白表示P
文章来源：《临床心电学杂志》 网址: http://www.lcxdxzz.cn/qikandaodu/2021/0305/458.html