摘  要： 提出基于腦電信號（EEG）的睡眠分期研究。利用離散小波變換（DWT）的db8小波分解得到的細節(jié)分量作為信號新的表達，把各個細節(jié)分量能量作為特征，建立帶高斯徑向基核函數(shù)（RBF）的非線性支持向量機（SVM）模型。研究發(fā)現(xiàn)，其對睡眠分期研究的方案是可行的，滿足模型對泛化能力的要求。

　　關(guān)鍵詞： 睡眠分期；離散小波變換；支持向量機

0 引言

　　睡眠是人體一種非常重要且不可或缺的生理活動，但工作壓力、疾病、不良的生活習(xí)慣等因素會影響人的睡眠質(zhì)量，長期睡眠質(zhì)量低下會引發(fā)各種心理、生理疾病。依據(jù)生理信號數(shù)據(jù)自動識別睡眠，分期對睡眠狀態(tài)與睡眠質(zhì)量的科學(xué)評估以及相關(guān)疾病的診斷及治療有很重要的意義和參考價值。

　　對睡眠的研究往往是基于相關(guān)生理數(shù)據(jù)。在清醒和不同睡眠階段，人的腦電信號（Electroencephalogram，EEG）在不同的腦區(qū)會出現(xiàn)不同的節(jié)律變化分布，可以表征人體的不同睡眠階段。參考文獻[1-3]提取最小值、最大值、均值、標(biāo)準(zhǔn)差等頻域特征和排列組合熵、樣本熵等非線性動力學(xué)參數(shù)，但其樣本較少，模型推廣性能不足。參考文獻[4]分別使用Choi–Williams分布、連續(xù)小波變換和Hilbert-Huang變換（Hilbert-Huang Transform，HHT）提取特征，利用隨機森林分類器說明不同方法提取特征對分類器的準(zhǔn)確率有一定影響，其中使用CWT提取特征的分類器準(zhǔn)確率最高。參考文獻[5-6]分別建立復(fù)發(fā)性神經(jīng)分類器和支持向量機（Support Vector Machine，SVM）模型，對非快速眼動深睡期沒有細分。而參考文獻[7]使用EEG各個節(jié)律波頻帶的相對功率作為特征，所建立的SVM模型準(zhǔn)確率高于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network，NN）模型，該研究只是將睡眠分為4個階段，未具體區(qū)分非快速眼動睡眠各個階段，且清醒期的識別率偏低，并沒有突出提高清醒期識別率的基礎(chǔ)作用。參考文獻[8]研究了25位受試者睡眠EEG、眼電（Electrooculogram，EOG）和肌電（Electromyogram，EMG）信號，提取特征后在深度信念網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Networks，DBN）基礎(chǔ)上建立的馬爾科夫模型準(zhǔn)確率高于未提取特征的模型準(zhǔn)確率，說明提取特征是建立模型的重要步驟。由于樣本來自疑似睡眠呼吸障礙者，該模型具有較強的針對性和局限性。

　　由于人的生理信號存在個體差異，當(dāng)被試者人數(shù)增加時與信號特征離散性增大，而導(dǎo)致模型的推廣能力下降。本文使用Sleep-EDF數(shù)據(jù)庫EEG Fpz-Cz、EEG Pz-Oz這2個通道的數(shù)據(jù)。采樣頻率為100 Hz，由專家根據(jù)R&K標(biāo)準(zhǔn)[9]，基于經(jīng)驗標(biāo)定受試者每30 s區(qū)間的狀態(tài)。R&K標(biāo)準(zhǔn)將睡眠分為6個階段，分別是清醒期（Wake）、非快速眼動期（Non-Rapid Eye Movement，NREM）和快速眼動期（Rapid Eye Movement，REM），其中NREM又可分為淺睡期（包括NREM1、NREM2）和深睡期（包括NREM3、NREM4）。

1 離散小波變換

　　利用EEG將睡眠分期的關(guān)鍵是對能表征各個睡眠階段的特征進行提取。受試者在長時間的測試過程中，電極松動或移動會帶來基線漂移，而對頻譜圖的研究發(fā)現(xiàn)，低頻信號的幅值相對較大，尤其以1 Hz以內(nèi)的幅值最為顯著，據(jù)此可以判斷，信號主要存在基線漂移現(xiàn)象。通過離散小波變換處理數(shù)據(jù)，在消除基線漂移之后提取各個分量的能量作為模型特征。

　　小波變換是在傅里葉變換的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種時頻分析方法，在處理非平穩(wěn)信號方面，具有良好的時頻特性。由于實驗采集到的信號大多是經(jīng)過采集系統(tǒng)采集的離散數(shù)據(jù)，因此離散小波變換的應(yīng)用非常廣泛[10]。將信號f（t）進行k尺度離散小波變換，計算公式如下：

　　原始時域信號經(jīng)由離散小波變換得到逼近分量   Ai（t）和細節(jié)分量Di（t）（i=1，2，...，k）。本文使用db8小波分解，分別得到細節(jié)分量Di（t）（i=1，2，...，8）和逼近分量A8（t）。細節(jié)分量Di（t）（i=1，2，...，8）從D1（t）到 D8（t）的頻率逐次降低。其中，D7（t）和D8（t）的頻譜主要集中在1 Hz以內(nèi)，故可以將其作為基線漂移分量，置零即可。圖1顯示了一名受試者在REM期的EEG Fpz-Cz通道的30 s信號經(jīng)離散小波變換得到細節(jié)分量Di（t）（i=1，2，…，6）的頻域信號。

　　在不同睡眠階段，各個細節(jié)分量的能量不同，可以作為特征區(qū)分各個睡眠階段。本文使用細節(jié)分量Di（t）（i=1，2，...，6）的能量信息作為部分特征實現(xiàn)睡眠分期。

2 非線性SVM模型分析

　　SVM在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢。非線性SVM問題的基本思想是，通過非線性變換，將輸入變量x轉(zhuǎn)化到某個高維空間，然后再變換空間求最優(yōu)分類面。非線性SVM問題的最優(yōu)化目標(biāo)是：

　　相應(yīng)的判決函數(shù)為：

　　如果y≥0，判為一類，類別為1；否則，類別為-1。

　　式（2）和式（3）中K（xi，x）為核函數(shù)，本文選擇使用了高斯徑向基核函數(shù)：

　　參數(shù)C、選擇對模型的準(zhǔn)確性有很大的影響，本文使用了基于交叉驗證的網(wǎng)格搜索法來進行SVM參數(shù)尋優(yōu)。

3 實驗結(jié)果

　　選取Sleep-EDF數(shù)據(jù)庫中8位受試者的數(shù)據(jù)。將6位受試者的數(shù)據(jù)作為一組，其中的75%用來建立非線性SVM模型，剩余的25%用來測試模型精度，驗證模型是否出現(xiàn)過擬合問題。利用額外2位受試者的數(shù)據(jù)測試模型的精度，驗證模型的泛化能力。本研究的整體流程如圖2所示。

　　使用臺灣林智仁的LIBSVM作為研究平臺。模型測試精度如表1所示。

　　本文模型的分期平均準(zhǔn)確率為85.72%，說明模型沒有出現(xiàn)過擬合。實際有以下方面對模型精度存在較大的影響：原始時域EEG信號中的干擾成分過多；專家標(biāo)定狀態(tài)本身就有一定誤差；睡眠的各個階段是連續(xù)的；等等。

　　使用已經(jīng)建立的SVM模型，將剩余2名受試者的數(shù)據(jù)經(jīng)測試對比，平均精度為81.65%。因此，本文的模型滿足了對泛化能力的要求，驗證了本研究的可行性。

4 結(jié)論

　　使用腦電信號研究睡眠分期對數(shù)據(jù)預(yù)處理、降維處理、提取特征、分類器的選擇都是很重要的環(huán)節(jié)。本文對db8小波分解EEG得到的各個層次小波提取能量特征，使用SVM進行睡眠分期。本文的模型經(jīng)過測試之后，達到比較理想的分類效果，即具有良好的推廣能力。

　　本文的研究只是基于EEG。在今后的研究中，還有很多工作需要進一步深入研究，也可將其他的生理指標(biāo)引入睡眠分期的研究，如EOG、心電（Electrocardiogram，ECG）、EMG，相信也會有好的研究前景。

參考文獻

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