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和信号的非线性耦合在睡眠分期中的应用研究(3)
作者:网站采编关键词:
摘要：从表4、5可以发现，整体上，SMI与STE规律性一致。随着睡眠的加深，SMI值逐渐减小，到REM期又有所增大。但由表5可知，对于CAPn1和CAPn2而言，各睡眠时相S
<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● ● ● ● ●
从表4、5可以发现，整体上，SMI与STE规律性一致。随着睡眠的加深，SMI值逐渐减小，到REM期又有所增大。但由表5可知，对于CAPn1和CAPn2而言，各睡眠时相SMI的统计学差异较好，但对于其他受试者，组间的差异性较差。综上，SMI应用于睡眠分期的效果差于STE。
3 结论与讨论
STE、SMI反映2个时间序列的相关程度或者混乱程度，其值越大，不确定性越大，表示序列的混乱程度越大；而值越小，不确定度越小，表示序列的相关程度越好。本研究发现，EEG-ECG的STE、SMI可以用于睡眠五期的分期，在文章有限数据验证的情况下，可得出结论：STE的睡眠五期分期效果优于SMI。将STE用于9名受试者睡眠各期，各期之间大多有显著统计学差异，但该特征对于某些受试者W期和N1期、N1/N2期与REM期的区分效果不佳。随着睡眠的加深，身体不断耦合，原来的活跃部分失活，EEG、ECG 2个时间序列的混乱程度减小，相关度变好，STE、SMI值减小，到REM期又增大，说明序列的不确定度又稍有增大。因此，STE和SMI可以作为研究睡眠分期的重要特征。
本文具体定义了SMI和STE 2种特征作睡眠分期的研究。但使用不同的符号定义、不同的字长，或者不做相空间重构等定义出来的SMI和STE会对睡眠分期结果影响巨大。本文将相空间重构后的字定义为序列中的一个元素对序列进行符号化研究，是因为考虑相空间重构后的字包含有相邻时间采样点的动态信息。该符号定义下的STE用于分期的效果较优，而SMI对睡眠分期有效但效果较差，具体哪种SMI的定义对睡眠分期效果最优可以作进一步研究。
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文章来源：《临床心电学杂志》 网址: http://www.lcxdxzz.cn/qikandaodu/2021/0305/458.html