基于大脑皮层互信息理论的睡眠分级研究

睡眠的分级研究是睡眠状况分析和睡眠质量评价的前提和基本内容。目前国际通用的睡眠分级方法 ,是利用脑电信号另加脑功能信号 (如肌电图、眼动电流图 ) ,且必须由人工来判别分析的。大脑皮层互信息理论是研究脑功能变化的有力工具。通过动态计算睡眠脑电四个导联之间的互信息时间序列的复杂度 ,并利用一个三层的人工神经网络进行六个级别的分类。6例720个不同时期的睡眠片段的测试表明 ,系统睡眠分级与人工分级的总相符率达到90.83% ,且实现了睡眠动态自动分级。神经网络的学习功能 ,可使系统的准确率进一步提高 ,逐渐接近或达到人工分级的水平。