目的 利用非眼动睡眠呼吸平稳的特征进行非眼动睡眠的检测.方法 在呼吸信号时域定义幅度波动的变化率rA,在频域定义呼吸率的不规整度rf,以rA与rf为自变量建立线性分类判别方程.选择EDF睡眠扩展数据库的9位受试者(每人睡眠2晚)共18例睡眠口鼻气流记录,其中9例记录用于模型训练,其余9例记录用于测试.结果 个体化模型的训练错误率为20.0％,测试错误率为28.3％;通用模型的训练错误率为22.7％,测试错误率为30.8％.结论 非眼动睡眠中,口鼻气流比较规整;觉醒与眼动睡眠中,呼吸不规整且波动较大.仅使用呼吸幅度变异性与呼吸率规整度可粗略对非眼动睡眠进行识别.
作者：李延军；仲崇发；李琳；祝瑞云
来源：航天医学与医学工程 2015 年 28卷 4期
