Методы и алгоритмы обработки электрофизиологических сигналов для автоматического распознавания стадий сна

Методы и алгоритмы обработки электрофизиологических сигналов для автоматического распознавания стадий сна

Автор: Дорошенков, Леонид Георгиевич

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2009

Место защиты: Москва

Количество страниц: 153 с. ил.

Артикул: 4584935

Автор: Дорошенков, Леонид Георгиевич

Стоимость: 250 руб.

Методы и алгоритмы обработки электрофизиологических сигналов для автоматического распознавания стадий сна  Методы и алгоритмы обработки электрофизиологических сигналов для автоматического распознавания стадий сна 

Введение
Цель работы.
Научная новизна.
Практическая значимость работы
Основные результаты работы
Достоверность полученных результатов.
Апробации работы.
Глава I Исследования сна.
1.1. Феноменология сна.
1.2. Нарушения сна.
1.3. Применения электроэнцефалографии для исследования сна.
1.3.1. Система расположения электродов .
1.3.2. Ритмы и паттерны ЭЭГ
1.3.3. Фазы сна и гипнограмма
1.3.4. Классификация сна по правилам Рехчаффсна и Кейлса.
1.4. Метод полисомнографии.
1.4.1. Регистрация данных
1.4.2. Анализ данных.
1.4.3. Клиническое заключение
1.5. Анализ рынка систем для проведения полисомнографичсских исследований.
1.6. Разработка аппаратнопрограммного комплекса для решения задачи
автоматического распознавания стадий сна.
Глава 2 Алгоритмы для решение задачи автоматического распонаваия стадий снаЗО
2.1. Комплексное решение задачи автоматического распознавания стадий сна
2.2. Подходы к автоматизации распознавания стадий сна
2.3. Разработка методов сегментации записей
2.3.1. Стационарный случайный процесс
2.3.2. Метод фиксированных интервалов
2.3.3. Параметрическая сегментация.
2.3.4. Непарамстрическая сегментация.
2.4. Разработка методов параметризации.
2.4.1. Электроэицефалографическая семиотика
2.4.2. Параметризация на основе преобразования Фурье.
2.4.3. Параметризация на основе фрактальной размерности
2.5. Разработка методов классификации
2.5.1. Архитектура алгоритмов классификации
2.5.2. Исследования и разработка однослойных классификаторов.
2.5.3. Исследования и разработка многослойных классификаторов
2.5.4. Разработка линейной кластеризации.
2.5.5. Алгоритмы обучения на основе самоорганизации
2.5.6. Алгоритм обучения на основе обратного распространения ошибки
2.5.7. Методы обработки статистических весов примеров обучающей выборки .
2.5.8. Разработка классификатора на основе скрытых моделей Маркова.
2.6. Выводы
Глава 3 Программноаппаратный комплекса для анализа показателей электрофизиологической активности человека во сне
3.1. Назначение программно аппаратного комплекса
3.1.1. Функциональные возможности аппаратной реализации.
3.1.2. Функциональные возможности программных модулей.
3.2. Состав программноаппаратного комплекса
3.3. Модуль предобработки ЭЭГ.
3.4. Модуль параметризации ПСГ
3.4.1. Изменение размерности входного пространства
3.5. Модуль классификации.
3.5.1. Выбор оптимального классификатора
3.5.2. Алгоритм классификации егадий сна на основе многослойного
персей фона.
3.5.3. Алгоритм классификации стадий сна на основе скрытых моделей Маркова.
3.6. Выводы
Глава 4 Применение программноаппаратного комплекса для автоматического распознавания стадий сна.
4.1. База данных.
4.1.1. Формирование обучающей и тестовой выборки.
4.2. Сегментация записей.
4.3. Парамегризация записей
4.4. Тестирование классификатора на основе многослойного персей фона
4.4.1. Обучение классификатора.
4.4.2. Тестирование классификатора.
4.4.3. Пример применения классификатора на основе многослойного
персей фона
4.5. Тестирование каскадного классификатора на основе многослойного иерсситрона
4.5.1. Обучение классификаторов
4.5.2. Тестирование классификаторов
4.5.3. Пример применения каскада классификаторов на основе многослойного иерсспфона
4.6. Тестирование классификатора на основе скрытых моделей Маркова.
4.6.1. Пример применения классификатора на основе скрытых моделей Маркова
4.7. Выводы
Заключение.
Список литературы


Весь ночной сон человека состоит из циклов, каждый из которых начинается с фазы медленного сна и завершается фазой быстрого сна. Длительность каждого цикла составляет 0 мин. Первая стадия ФМС дремота характеризуется общим снижением амплитуды ритмов ЭЭГ, исчезновением альфаритма, являющегося признаком
спокойного, расслабленного бодрствования, появлением на электроокулограммс медленных движений глаз. Вторая стадия ФМС сон средней глубины, стадия сонных веретен проявляется на ЭЭГ ритмом сонных веретен, при котором отдельные колебания потенциалов с частотой Гц группируются в участки, напоминающие форму веретена. Снижается частота дыхания и сердечных сокращений, повышается порог восприятия внешних стимулов на . Зрачки человека сужаются на столько что даже при открытых веках человек, перестает реагировать на свет. Порог слухового восприятия также повышается. Однако на протяжении сна человек остается чувствительным к значимым для него звукам. Третья и . ФМС составляют дельтасон. Они характеризуются появлением медленной ритмики дельтаволн на ЭЭГ частота 1 2 Гц. В третьей стадии дельтаволны сочетаются с сонными веретенами в четвертой дельтаритм доминирует. Дельтасон отличается наиболее высокими порогами пробуждения, еще большим снижением частоты дыхания и сердечных сокращений. В медленном сне отмечается возрастание спонтанных кожногальванических реакций, увеличивается выброс гормона роста,. К концу медленного сна состояние человека значительно меняется, по сравнению с тем, в котором он находился, когда засыпал примерно на половину градуса снижается температура тела, расслабляются мышцы,, замедляется частота сердечных сокращений. Возникает сонное дыхание ровное и медленное. ГТри этом заполняются не верхние, а нижние отделы легких. Фаза быстрого сна ФБС выделяется на основании низкоамплитудной ритмики ЭЭГ сочетание медленных и высокочастотных ритмов, появление быстрых движений глаз с частотой Гц на электроокулограмме, резкое снижение тонуса мышц шеи и диафрагмы рта, неустойчивость вегетативных показателей. У . Поведенчески эта фаза начинается угасанием тонуса мышц шеи. Начало быстрого сна может проявляться подергиванием ног и рук,, что объясняется подавлением активности двигательных нейронов спинного мозга. Вслед за этим
следует угнетение спинномозговых рефлексов. Пороги восприятия увеличиваются на 0. На фоне мышечной релаксации во время быстрого сна усиливается тонус мышц, закрывающих веки. Одновременно меняется частота сердечных сокращений и дыхания. Состав стадий от цикла к циклу меняется в зависимости от времени сна. Последовательность появления стадий обеспечивается активностью вентрального латерального ядра таламуса. В первом цикле первая и вторая стадии длятся около минут каждая. Третья стадия составляет около минут, четвертая до минут. Затем она прерывается минутной фазой быстрых движений глаз, и начинается новый цикл. Длительность первых двух стадий второго цикла не отличается от первого, третья стадия сокращаегся до минут, а четвертая до минут, длительность фазы быстрого сна, возрастает до минут. В более поздних циклах четвертая стадия отсутствует, а фаза быстрого сна увеличивает свою длительность от цикла к циклу. В среднем ФМС составляет длительности сна, при этом первая стадия около , вторая , дельтасон примерно . Фаза быстрого сна занимает всей продолжительности сна. Расстройство сна это медицинское состояние, при котором у человека нарушается естественный цикл сна. Описано около сотни различных видов расстройств сна, таких как ситуационные и эссенциальные диссомнии, ситуационные, пароксизмальные и перманентные гиперсомнии, и т. Расстройства сна клинически достаточно неоднородны и являются симптомами многих заболеваний, связанных с нарушениями деятельности сердечнососудистой и центральной нервной систем. Идентифицированное в году обструктивное апноэ сна является потенциально опасным нарушением и считается наиболее распространенной формой расстройства сна. Например, в США примерно от всех страдающих расстройствами сна поражены этим заболеванием.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.320, запросов: 244