EEG与睡眠分期详解
睡眠生理学中的睡眠周期和脑电波研究
睡眠生理学中的睡眠周期和脑电波研究睡眠是人类生活中不可或缺的一部分，具有重要的生理和心理作用。
睡眠生理学研究睡眠的天然规律和机制，其中睡眠周期和脑电波是睡眠研究的重要内容。
一、睡眠周期睡眠周期是指人体在整个睡眠过程中经历的一系列重复的睡眠阶段。
根据脑电图（EEG）和眼球运动（EOG）信号的变化，国际上通常将睡眠分为多个阶段，其中最为典型的是快速眼动期（REM）睡眠和非快速眼动期（NREM）睡眠。
1. 非快速眼动期（NREM）睡眠NREM睡眠又分为三个阶段，依次为N1、N2和N3阶段。
（1）N1阶段：该阶段是睡眠将要开始或从REM睡眠转入NREM睡眠的过渡阶段。
在这个阶段，人体的肌肉松弛，人的意识逐渐淡化。
（2）N2阶段：这是人体进入睡眠的真正开始阶段，约占总睡眠时间的一半以上。
脑电波开始变得较为规则，睡眠的深度相对较浅。
（3）N3阶段：也称为慢波睡眠，是人体进入深度睡眠状态的阶段。
脑电波的振幅变得非常高，频率变得非常低。
此时，人的肌肉松弛，血压和呼吸率降低。
2. 快速眼动期（REM）睡眠REM睡眠是睡眠周期中的一个特殊阶段，它的特点是眼球快速运动，脑电波与清醒时相似，而肌肉却处于麻痹状态。
此时梦境产生的概率较大，身体的能量储备得到恢复。
二、脑电波研究脑电波（Electroencephalogram，EEG）研究通过记录不同脑区电活动的变化，用来研究睡眠的不同阶段和特征。
1. α波α波是指一种频率较低的脑电波，通常出现在清醒和放松状态下。
α波有助于人的注意力集中和放松，当人闭上眼睛时，α波的振幅会增加。
2. β波β波是一种高频率、低振幅的脑电波，通常在清醒状态下出现。
β波活动与人的觉醒程度和大脑活跃度相关，当人处于专注或思考状态时，β波会增加。
3. θ波θ波是一种频率较低的脑电波，通常在睡眠状态、深度放松或潜意识思维过程中出现。
θ波的出现与人的创造力、潜意识的调整和学习记忆能力有关。
4. δ波δ波是一种非常低频的脑电波，通常出现在深度睡眠和昏迷状态下。
基于脑电信号特征提取的睡眠分期方法研究
0引言睡眠是一项非常重要的生命过程，但至今人们对其了解甚少。
关于睡眠的研究最早在20世纪30年代，德国精神病学家Berger[1]发现人在睡眠和清醒期（wakefulness，W）的脑电（electroencephalogram，EEG）活动呈现不同的节律。
1953年，Aserinsky等[2]发现了快速眼动（rapid eye movement，REM）睡眠与非快速眼动（non-rapid eye movement，NREM）睡眠。
1968年，Rechtschaffen和Kales[3]提出R&K睡眠分期标准，将NREM期细分为S1、S2、S3、S44个阶段。
S1、S2阶段为浅度睡眠期（light sleep，LS），S3、S4阶段为慢波睡眠期（slow-wave sleep，SWS）。
2007年美国睡眠医学学会（American Academy of Sleep Medicine，AASM）将基于脑电信号特征提取的睡眠分期方法研究刘戈1，刘洪运2，石金龙2，王国静2，胡敏露2，王卫东2*（1.解放军总医院海南医院，海南三亚572013；2.解放军总医院医学创新研究部，北京100853）基金项目:国家自然科学基金资助项目（61701540）；国家重点研发计划项目子课题（2016YFC1305703）；军队重大科研项目子课题（AWS14R010）作者简介:刘戈（1992—），女，硕士，助理工程师，主要从事基于人工智能的生理信号分析方面的研究工作，E-mail：****************。
通信作者:王卫东，E-mail：*****************R&K 金标准中的S1、S2期相应更改为N1（NREM 1）、N2（NREM 2）期，S3、S4期合并为N3（NREM 3）期。
睡眠分期标准如图1所示。
近年来，基于单通道EEG 、多通道EEG 、心电（electrocardiogram ，ECG ）、眼电（electro-oculogram ，EOG ）、肌电（electromyogram ，EMG ）和呼吸等生理信号提取特征并使用分类器进行睡眠分期研究的国内外学者越来越多。
基于脑电信号的睡眠分期研究共3篇
基于脑电信号的睡眠分期研究共3篇基于脑电信号的睡眠分期研究1睡眠是人们日常生活中必不可少的活动。
它有助于恢复身体精力，提高思维能力和调节心理状态。
然而，人们对睡眠的确切认识仍然相对欠缺。
睡眠分期研究便是解答这一问题的重要方向之一，其中基于脑电信号的睡眠分期研究尤其受到关注。
睡眠是一个动态循环过程，在睡眠周期中，人们的睡眠状态不断变化，可以分为清醒、NREM（非快速眼动期）睡眠以及REM （快速眼动期）睡眠。
睡眠分期研究的主要目标就是确定这些不同的睡眠状态如何相互关联。
在脑电信号研究中，科学家研究发现不同的脑区域发出了不同频率的电信号，这些信号可以用来判别人的眼睛和头部肌肉运动等信息，也可以用来对睡眠状态的不同阶段进行区分。
利用这些脑电信号，科学家们发现，每个睡眠状态都具有不同的脑波特征，以及与特定生理和行为参数相关的特定神经电活动模式。
NREM睡眠包括N1（睡眠由清醒状态逐渐过渡），N2（经历深度睡眠中的中间阶段）和N3（深度睡眠）。
在这些睡眠阶段中，脑电活动呈现出相对低频和高振幅的δ和θ波。
然而，在REM睡眠阶段中，人们的脑电活动表现出α和β波，而且在这个时期人们的眼球会快速眨动。
随着睡眠分期研究的不断深入，基于脑电信号的睡眠分期技术也日益变得成熟。
科学家们可以利用一系列的算法技术，如小波变换、离散傅里叶变换和支持向量机等，对睡眠分期进行自动识别。
这些自动识别方法不仅可以提高睡眠分期识别的准确性，还可以大大缩短研究时间和工作量。
睡眠分期研究伴随着一些重要的应用。
例如，睡眠障碍和睡眠中断通常可以通过分析睡眠分期检测到。
这些睡眠障碍不仅影响睡眠质量，还可能对身体健康产生负面影响。
通过分析脑电信号以及其他生理参数，科学家们可以研究相关的睡眠障碍，并为研究和治疗提供重要的参考依据。
总之，基于脑电信号的睡眠分期研究为我们深入了解人类睡眠的生理特征、科学性和应用性提供了重要的手段。
它不仅可以帮助人们更好地保护自己的睡眠质量，还有望为睡眠相关疾病的防治提供有力支撑基于脑电信号的睡眠分期研究为了解人类睡眠的生理特征、科学性和应用性提供了重要的手段。
基于电生理脑网络的大鼠睡眠分期研究
摘要摘要睡眠类疾病会严重地影响睡眠质量，并给人类的身心健康造成了很大的危害。
睡眠分期是诊断睡眠类疾病的基础，传统的睡眠分期以睡眠专家的主观评估为主，效率低且具有一定的误判率，因此发展客观高效的自动睡眠分期算法十分必要。
基于脑电(electroencephalogram, EEG)信号的自动睡眠分期是该领域的研究热点，相关算法旨在利用从EEG信号获取的直接特征对睡眠进行有效分期。
近期研究揭示，啮齿类动物的大脑存在与人类和非人类灵长类相似的默认模式网络(default mode network, DMN)。
人们发现不同睡眠阶段的DMN可能发生了特异性改变，表明DMN特征可以作为睡眠分期算法的潜在特征。
在本论文中，我们通过记录大鼠在不同睡眠阶段的DMN脑电信号，分析了大鼠的DMN在不同睡眠阶段的变化，并进一步从大鼠的DMN中提取特征，结合支持向量机(support vector machine, SVM)构建多分类器开展对睡眠分期的研究，我们主要完成的内容和研究成果如下：1. 通过计算相位锁时值构建功能连接矩阵来分析不同睡眠阶段大鼠DMN网络的变化。
我们发现theta频段的DMN网络拓扑结构在整个睡眠周期过程中有显著性变化。
进一步，我们分析了对应功能网络的网络属性，发现theta频段的网络属性在睡眠的不同阶段也具有显著性差异。
2. 接下来，我们使用了三种不同的分类特征对大鼠进行睡眠分期。
发现以网络属性作为分类的特征时，其分类的准确率最低，且分类的性能最差，而基于共空间模式分别提取原始信号和加权网络的空间信息作为分类特征的效果较好。
进一步，我们比较基于共空间模式的两种提取特征方法得到的分类结果，发现基于加权网络提取特征的共空间模式方法得到的分类结果是较优的。
特别是，在特征数目较少时，基于加权网络提取特征的共空间模式方法得到的分类结果效果更明显。
综上所述，基于加权网络的共空间模式的特征提取方法能够实现对大鼠睡眠的自动分期，且分类的性能较好。
睡眠分期判读AASM2.3
1.术语
快速眼动（REMs）：共轭、不规则、波峰陡峭的眼动， 眼动波初始达峰时间<500ms，快速眼动是R期睡眠的特 征，也见于清醒状态睁眼扫视周围环境时 慢速眼动（SEM）：共轭、相对规律的正弦眼动，初 始达峰时间通常>500ms，常出现在清醒闭眼和N1期
α节律和慢眼电
达峰时间大于0.5s
3.说明
W期眼动为0.5-2Hz的快速眨眼，眨眼的缺失是早期思睡的标 志，随着思睡的进展，慢眼动开始出现，甚至在后部优势节律 扔持续存在的情况下。如果是睁眼，则可见随意的快速眼动或 者阅读眼动。 W期颏肌电波幅变化很大，但通常高于睡眠期 与记录设备分离的监测时间应判读为W期，尽管这段时间内 可能处于睡眠期，但作为睡眠统计纳入睡眠分期是不成熟的
如果一帧中大部分符合N1的规则，同时不符 合其他睡眠期的判读规则，判读为N1期（脑电 频率为低波幅混合频率），随后的脑电图如果 持续为LAMF时判读为N1，直到符合其他睡眠期 的条件（通常为W期、N2期和R期）
2.N1期判读规则
当N2期遇到微觉醒时，如果脑电频率持续为LAMF， 且没有出现K复合波和\或睡眠梭形波，那么从微觉醒开 始判读为N1期，直到出现其他睡眠的特征。 R期遇到微觉醒时，脑电频率持续为LAMF，无后部优 势节律，出现慢眼电，从微觉醒开始判读为N1期，尽管 下颌肌张力仍然低（在R期水平）。直到出现其他睡眠期 的特征，通常为N2期或R期。
三、N1期规则
1.术语
慢速眼动（SEM）：共轭、相对规律的正弦眼动，初始达 峰时间通常>500ms，常出现在清醒闭眼和N1期 低波幅混合频率（LAMF）脑电活动：主要为4-7Hz低波 幅脑电活动 顶尖波（V波）：见于中央区，波形陡峭，持续时间<0.5s， 与背景脑电明显不同。经常出现在向N1期转变的过程中，但 N1和N2期均可见。出生后4-6个月开始出现。 睡眠起始：从非W期的第一个睡眠期为睡眠起始（在大多 数人从N1期起始）
睡眠中的脑电波模式及其对健康的影响
睡眠中的脑电波模式及其对健康的影响近年来，随着人们对睡眠及其影响的重视，有关睡眠中脑电波的研究不断增加。
脑电图（Electroencephalogram，EEG）技术成为研究睡眠过程中脑电波活动的重要手段，有助于了解睡眠过程中产生的不同脑电波模式及其对健康的影响。
一、睡眠中的脑电波模式睡眠中的脑电波活动可分为不同的频率段，分别对应睡眠的不同阶段。
发生在唤醒状态（Wakefulness）的脑电波为beta波（12-30 Hz），表示大脑皮层处于警觉状态。
当进入轻度睡眠阶段（Light Sleep）时，脑电波活动的频率开始变慢，出现alpha波（8-12 Hz），大脑皮层处于较为放松的状态。
随着进入深度睡眠阶段（Deep Sleep）的深入，出现Theta波（4-8 Hz），这是深度睡眠的标志之一，表明大脑皮层进入较为静止的状态。
最深的睡眠阶段，即快速动眼睡眠（Rapid Eye Movement，REM）阶段，出现的则是Beta波和Theta波。
二、脑电波模式对健康的影响1、帮助大脑清理代谢产物深度睡眠阶段时，会产生许多有益于大脑的代谢产物，如蛋白质的降解产物、甘露醇等，这些代谢产物通过淋巴系统和血液循环排出体外。
近期相关研究表明，睡眠中大脑清理排除代谢产物的作用对于大脑健康至关重要，长期睡眠不良甚至与老年痴呆等疾病有关。
2、调节心理健康学者们也在研究深度睡眠阶段与情绪调节的关联。
研究发现，睡眠不足、深度睡眠时间不足与情感调节能力不足及心理疾病有关。
有关调查表明，睡眠不足或睡眠不佳的人，更容易出现抑郁症、焦虑症等疾病。
3、增强认知能力学者注意到，深度睡眠阶段对大脑认知能力具有重要贡献。
研究表明，人类对于语言等认知类任务的表现，与深度睡眠阶段的时间和质量有关。
睡眠中的大脑可以高效处理刺激，并且进行信息整合，有助于提高记忆、解决问题等认知活动的表现。
三、如何改善晚上的睡眠1、规律的作息时间保持规律的作息时间有助于建立一个健康的睡眠周期。
睡眠障碍_精品文档
①反复发生的REM睡眠中断 ②非典型多导睡眠图征象的失眠
失眠的治疗
从四个方面着手： 1、治疗原发疾病 2、讲究睡眠卫生 3、心理治疗
①支持性心理治疗 ②精神分析治疗 ③行为治疗 4、药物治疗： ①药物种类 ②安眠药的选择 ③安眠药的使用时间及停药方法（渐减法、隔日法、置换法）
第二期
REM睡眠期
睡眠的周期变化（2）
睡眠开始后70-90分钟出现第1个REM睡 眠，大约每隔70-90分钟交替一次，一夜 有4-6个周期。
成人整夜NREM第一期占5-10%，第二期 占50%，第三、四期共占20%。REM睡 眠共占20-25%。
失眠
定义：有效睡眠量的减少，每周至少三晚发 生，并持续一月以上。
失眠的原因：
1. 习得性 2. 环境因素 3. 心理因素 4. 生理因素 5. 睡眠-醒觉节律被打乱 6. 继发于精神障碍 7. 继发于躯体情况 8. 物质或药物的服用或戒断
几种类型的失眠
1、心理生理失眠
①暂时性：<3周 ②持久性：>3周
2、与精神障碍伴发的失眠 3、与物质及药物的使用或戒断相伴发的失眠 4、与睡眠诱发的呼吸障碍相伴发的失眠（睡眠呼吸
表现：经常睡眠过多，每天可睡12-20小 时，不易被叫醒，醒了要经一意识模糊 阶段（2-3分钟）才完全清醒。
病因：未明。可能与单胺类神经递质代 谢异常有关。
治疗：5-HT阻滞药二甲基麦角胺 （methysergide）对部分病例有效。
过度嗜睡障碍（3）
Kleine-Levin综合征 表现：1、周期性嗜睡，每天可睡18小时左右；
病程：30岁前始发，长期不变 病因： 大部不明
eeg预处理原理
EEG（Electroencephalography，脑电图）是指在头皮上采集到的脑电信号。
在进行EEG信号分析之前，需要对原始EEG信号进行预处理。
EEG预处理是一个非常重要的步骤，它可以去除噪声、伪迹和其他干扰，并提高信号的质量，以便后续对EEG信号进行分析和解释。
本文将介绍EEG预处理的原理。
1. 信号滤波EEG信号包含多种频率成分，通常包括直流分量、低频分量、高频分量和干扰成分（如60 Hz的电源干扰）。
为了去除这些成分，需要进行信号滤波。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波。
低通滤波可以去除高频噪声，高通滤波可以去除低频噪声，而带通滤波可以提取特定频率范围内的信号。
2. 去除伪迹在EEG信号采集过程中，可能会出现眼动伪迹和肌电伪迹等干扰。
眼动伪迹是由于眼睛运动产生的电信号，而肌电伪迹则是由于头皮上的肌肉运动产生的电信号。
这些伪迹与脑电信号相混合，会影响EEG信号的分析结果。
因此，在进行EEG预处理时，需要尽可能去除这些伪迹。
常用的去除眼动伪迹的方法有ICA（独立成分分析）和卡尔曼滤波。
ICA是一种信号分离方法，可以将混合的EEG信号分离成不同的成分。
卡尔曼滤波则是一种递归滤波器，可以根据已知的状态和测量值来估计未知的状态值，并去除噪声。
对于去除肌电伪迹，通常采用高通滤波的方法。
3. 睡眠分期睡眠分期是指将睡眠过程中的EEG信号分为多个阶段，以便对睡眠过程进行分析。
根据国际睡眠学会的标准，通常将睡眠分为清醒、浅睡眠、深睡眠和快速眼动期（REM）四个阶段。
睡眠分期通常使用机器学习算法进行分类。
常用的算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络和决策树等。
这些算法可以对EEG 信号的频谱特征、时域特征和时频特征进行分类，以确定睡眠阶段。
4. 特征提取EEG信号是一组时间序列数据，其中包含大量信息。
在进行EEG 信号分析时，需要提取EEG信号中的有效信息。
常用的特征提取方法包括时域特征提取、频域特征提取和时频特征提取。
失眠诊断治疗
持续1~3w, 环境&紧张 (失恋、考试)；乘飞机 远程旅行时差变化
短暂失眠
短期失眠
中国失眠分类
持续6个月以上
慢性失眠
根据病程
小于4周
急性失眠
持续4周~6个月
亚急性失眠
中华神经科杂志,2006,39(2):141-143 中华神经科杂志,2012,45(7):534-540
突发情景性紧张
手 术
初 次 乘 飞 机 住院
1期(入睡期)
EEG EEG
指数减少 节律变慢 睡眠纺缍 k-综合波 75~200 0.5~3CPS 波 慢波占50%以上
2期(浅睡期)
3期(中度睡眠期) EEG 4期(深度睡眠期) EEG
REM睡眠相特点
REM睡眠期脑活动&EEG表现与清醒时相似
脑代谢与脑血流量增加 大部分神经元活动增加
睡眠质量下降：睡 眠浅、多梦
临床通常指患者对睡眠时间和/或质量不满意并且 影响白天社会功能的一种主观体验
中华神经科杂志,2006,39(2):141-143 中华神经科杂志,2012,45(7):534-540
流行病学
愈来愈多的人睡眠不足 出现慢性睡眠剥夺 新经济时代的驱动使白天短睡减少 无论美洲、欧洲或全球都在
向失眠社会前进
流行病学
全球约30%人群睡眠困难 约10%以上慢性失眠 (入睡&保持睡眠困难) 我国最近统计高达45.4%以上 可能是经济快速发展带来的 文化变化 日本发病率低 但抗抑郁药用量居全球前列
31.6% 失眠
45.4% 失眠
Sleep Med, 2005;6(1):5-13
流行病学
• 这就迫切要求临床医师提高失眠的诊疗 水平。另外，还应考虑一些仅以失眠为 表现的神经精神疾患及其他躯体疾病。
睡眠时脑电波活动与梦境的关系解析
睡眠时脑电波活动与梦境的关系解析睡眠是人类日常生活中不可或缺的一部分，它对于身心健康起着至关重要的作用。
在睡眠过程中，我们会进入多个不同的睡眠阶段，这些阶段会伴随着不同类型的脑电波活动。
而梦境则是睡眠状态中非常特殊且引人瞩目的现象。
本文将探讨睡眠时脑电波活动与梦境之间的关系。
人的睡眠可以分为无梦睡眠和梦眠两种状态。
根据睡眠脑电图（EEG）的记录，无梦睡眠又可以分为三个睡眠阶段：浅睡眠、深睡眠和快速眼动睡眠（REM睡眠）。
浅睡眠是睡眠的初始阶段，此时脑电波活动呈现较高的频率和较低的振幅。
深睡眠是睡眠的深度阶段，此时脑电波活动呈现更为缓慢和有规律的Delta波。
而REM睡眠则是引人注目的睡眠阶段，此时脑电波活动呈现高频、低振幅的特点，类似于清醒状态下的脑电波。
梦境主要发生在REM睡眠中。
在REM睡眠时，人体的肌肉变得松弛，呼吸、心率加快，同时大脑进入高度兴奋状态，梦境也开始浮现。
研究表明，REM睡眠和梦境存在密切的关联。
当人进入REM睡眠阶段时，脑干核团的活动会抑制大脑皮质，并释放神经递质，导致大脑的活动变得异常活跃。
这种异常活跃可能是梦境发生的物理基础。
在进一步研究梦境的过程中，科学家发现了与梦境相关的脑区。
例如，前扣带回皮质（DLPFC）在梦境时表现出较低的活动水平。
这个区域参与了决策制定和推理等认知功能。
相反，边缘系统和颞叶结构，如杏仁核、杏仁核下区和海马体，被认为与梦境中的情感体验、情绪记忆等内容有关。
此外，研究还表明，睡眠中的脑电波活动与梦境质量之间存在相关性。
一项研究发现，快速眼动睡眠期间，额叶皮层表现出较高的电流密度，而这种电流密度与梦境的清晰度、内容丰富度以及情节连贯性有关。
研究人员还发现，脑内各个区域之间的相互连接性与梦境的内容特征密切相关。
总结而言，睡眠时脑电波活动与梦境之间存在紧密的关系。
进入REM睡眠阶段时，人体经历了脑电波活动的变化，大脑进入高度兴奋状态，梦境开始产生。
梦境的内容和质量可能与脑干核团的抑制、大脑皮质的活跃度以及各个脑区的协同工作密切相关。
睡眠分期
睡眠分期关于睡眠人的一生大约有1/3的时间是在睡眠中度过的，充足良好的睡眠能够使我们在白天的工作中保持头脑清醒，精力旺盛，人人都需要睡眠。
那么什么是睡眠呢?目前尚缺乏一个科学的定义，有人认为睡眠是一个被动的过程，而另一些人认为睡眠是一个主动过程。
脑电图是判断清醒与睡眠及区分睡眠各期的金标准。
清醒睁眼时，描记出的脑电波是一种低幅的快波，频率在每秒13次以上，叫β波；清醒闭眼安静时，这时的脑电波和清醒睁眼时比较，波幅稍高，频率每秒8-12次，称为α波。
睡眠状态可分为两期一、非快速眼动期(non rapid eye movement period，简称NREM)特点是脑电波呈睡眠表现，肌肉活动较清醒时减弱，呼吸平稳，心率及血压略下降，不伴剧烈的眼球运动，又可分为四个阶段。
Ⅰ期睡眠:刚入睡时，脑电波中α波逐渐消失，出现一些不规则波形并混有小振幅波，此时即进入第一阶段睡眠，即Ⅰ期睡眠，相当于平常的瞌睡期或朦胧期。
Ⅱ期睡眠：脑电图出现一种特殊的纺锤波，波幅先由小到大，再由大到小,形似纺锤,频率每秒12-14次。
Ⅲ期睡眠：脑电波频率明显变慢，每秒4-7次，波幅增高，出现每秒0.5-3次的极慢波即δ波。
Ⅳ期睡眠，脑电表现基本同Ⅲ期,只是慢波所占比例更大。
Ⅲ、Ⅳ期睡眠合称慢波睡眠，此阶段睡眠程度很深，又叫深睡眠，是十分重要的睡眠阶段。
而Ⅰ、Ⅱ期又称浅睡眠。
二、快动眼睡眠期(rapid eye movement period,简REM)正常人一般在入睡90分钟后进入快动眼睡眠期，每夜睡眠中反复出现4-5次，每次持续约半小时，REM期特点是眼球快速转动，全身肌肉张力极度降低，肌电活动明显减弱，不时伴有肢体或身体其他部位的局部运动，心率、呼吸频率上升，血压可不稳定，男性阴茎勃起，脑电呈现Ⅰ期NREM的特点，此时如果叫醒病人，绝大多数的人会说自己正在做梦，一般都能清楚回忆梦的内容。
现总结如下：睡眠时先进入NREM期NREM期与REM期大约90分钟变换一次前半夜主要为NREM，后半夜REM出现较多入睡后醒觉时间不应该超过总睡眠时间的5%Ⅰ期睡眠占2%-5%Ⅱ期睡眠占45%-50%Ⅲ期睡眠占3%-8%Ⅳ期睡眠占10%-15%NREM占整个睡眠的75%-80%REM则占20%-25%，每夜出现4-6次睡眠的深浅睡眠是我们人类的一种生理需要，大多数人一生中的睡眠时间超过生命的1/3。
睡眠分区算法
睡眠分区算法是一种用于将睡眠数据根据不同的睡眠阶段划分为不同的时间段或分区的方法。
睡眠分区可以帮助研究人员、医疗专业人士和个人更好地理解睡眠的不同阶段，如浅睡眠、深睡眠和快速眼动期（REM）睡眠。
以下是一些常见的睡眠分区算法：
1.基于EEG信号的分区算法：EEG（脑电图）是记录脑部电活动的一种方法，常用于睡眠研究。
基于EEG信号的睡眠分区算法可以根据脑电波的频率和形态特征，将睡眠分为多个阶段，如清醒、浅睡眠、深睡眠和REM睡眠。
2.基于多参数的分区算法：除了EEG，其他生理信号如心电图（ECG）、眼电图（EOG）、肌电图（EMG）等也可以用于睡眠分区。
将多种生理信号综合分析，可以更准确地判断睡眠阶段。
3.移动设备数据分析算法：现代移动设备如智能手表、智能手机等可以通过内置的传感器监测用户的运动、心率等信息，进而估计睡眠阶段。
这些算法通常基于机器学习和模式识别技术，可以在用户自己的设备上进行睡眠分析。
4.基于心率变异性的分区算法：心率变异性（HRV）是心率的时间间隔变化，反映了自主神经系统的活动。
某些算法可以基于HRV数据判断睡眠的不同阶段。
5.深度学习算法：近年来，深度学习技术在睡眠分区方面也有应用。
通过训练深度神经网络模型，可以从多种信号中提取特征并准确判断睡眠阶段。
不同的睡眠分区算法在准确性和适用性方面可能会有差异。
选择适合您需求的算法需要考虑数据收集的方式、设备、数据质量、算法的复杂性和可用性等因素。
在进行睡眠分析时，建议依赖专业的设备和软件，并在可能的情况下咨询睡眠专业人士。
安波澜(Embla)成人睡眠分期判定
N2期（NREM 2）
一次觉醒
N2期（NREM 2）
一次大体动
N2期（NREM 2）
转为R期
N3期（NREM 3）
定义
慢波活动（Delta节律）：
波形频率为0.5-2Hz，正负峰间的波幅>75uV，在整个额区可监测到。
N3期（NREM 3）
规则
A. 当慢波活动占一帧的20%以上时判读为N3，不用考虑年龄因素。
短暂肌电活动（Transient muscle activity）： 短暂不规律阵发的EMG活动，持续时间一般<0.25s，重叠在低肌张力肌电之上。
R期（REM）
规则
A. 记录帧呈现下列所有现象时判读为R期： a. 低波幅混合频率EEG b. 低张力颏EMG c. 快速眼动 B. R期睡眠持续判读规则： 对于符合上述A项判读规则的一帧或多帧R期，其后连续数帧无快速眼动，
（在大多数人，这通常会是N1期的第一帧）
N1期（NREM 1）
规则
A. 有α 节律者，如α 节律减弱并被低波幅混合频率活动取代，且后者占一帧 的50%以上，判读为N1期。
N1期（NREM 1）
规则
B. 无α 节律者，呈现下列现象之一时，判读为N1期： a. 较W期脑电背景频率减慢》1Hz的4-7Hz脑电波 b. 顶尖波（Vertex sharp waves） c. 缓慢眼动
W期（Wakefulness）
α 节律没有出现在记录帧，但存在下列特征之一者，判读为W期： 频率在0.5-2Hz的眨眼动作;阅读眼动;不规则的共轭快速眼动伴正常或增强的颏肌电
W期（Wakefulness）
α 节律没有出现在记录帧，但存在下列特征之一者，判读为W期： 频率在0.5-2Hz的眨眼动作;阅读眼动;不规则的共轭快速眼动伴正常或增强的颏肌电
基于EEG复杂度和近似熵的睡眠自动分期
个脑 电信 号样本 进行 自动分期 ，得 到平 均准确 率为 ８ ５ ． ６ ７ ％。结论 ：小波变换可 以很好 的对脑 电信号 的消 噪处理 ，而脑 电信号 的复 杂度值和近似熵值作为特征值 ，可 以作为睡眠分期的有 效分 类依据 。 关键 词 ：睡眠 自动分期 ；Ｅ Ｅ Ｇ；小波变换 ；复 杂度 ；近似熵 ；支持 向量机 中图分类号 ：Ｔ Ｎ９ １ １ ． ７ ＆ Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ 文献标识码 ：Ａ ＤＯＩ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｉ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ３ — ６ ９ ７ ０ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ２ ． ０ ３ ３
软件 ２ ０ １ ３年第 ３ ４卷 第 ２期
Ｓ ０Ｆ Ｔ ＷＡＲ Ｅ
国际 Ｉ Ｔ传媒 品牌
基于 Ｅ Ｅ Ｇ复杂度和近似熵 的睡眠 自动分期
王歆媛 ，汪丰
（东 南大 学生 物科 学 与医 学工 程学 院 ，南京 ２ １ ０ ０ ９ ６）
摘
要 ： 目的：因睡眠问题的 日益严 重，且 睡眠分期是睡 眠状况分析和睡眠质 量评价 的前提和基本 内容 ，所 以本文的主要 目的
Ａｕｔ ｏ Ｃｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ Ｓｌ ｅ ｅ ｐ Ｓｔ ａ ｇｅ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｃｏ ｍｐｌ ｅ ｘ ｉ ｔ ｙ ａ ｎｄ Ａｐ ｐ ｒ ｏ ｘ ｉ ｍａ ｔ ｅ Ｅｎ ｔ ｒ ｏ ｐ ｙ ｏ ｆ ＥＥＧ
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多导睡眠 报告分析
多导睡眠报告分析1. 简介多导睡眠是一种有效的睡眠分析方法，通过记录和分析患者的睡眠过程，可以帮助医生评估患者的睡眠质量，并诊断和治疗相关的睡眠障碍。
本文将从多导睡眠的原理、应用和优势等方面进行分析。
2. 多导睡眠的原理多导睡眠利用测量仪器记录多个生理信号，如脑电图（EEG）、眼电图（EOG）、心电图（ECG）和肌电图（EMG）等，以全面了解睡眠过程中的生理变化。
这些信号能够反映睡眠分期、运动和心率等信息。
睡眠分为REM（快速眼动睡眠）和非REM（非快速眼动睡眠）两个阶段。
多导睡眠可以准确地识别不同的睡眠阶段以及睡眠中的异常事件，如睡眠呼吸暂停和周期肢体运动等。
通过分析这些信号，医生可以判断患者的睡眠质量，发现睡眠障碍，并制定相应的治疗方案。
3. 多导睡眠的应用多导睡眠广泛应用于研究和临床领域，以下是一些常见的应用场景：3.1 睡眠障碍诊断多导睡眠可以帮助医生诊断各种睡眠障碍，如睡眠呼吸暂停综合征、失眠症和过度疲劳等。
通过监测和分析多个生理信号，医生可以了解患者在不同睡眠阶段的表现，从而做出准确的诊断。
3.2 睡眠研究多导睡眠也被广泛应用于睡眠研究领域。
研究人员可以利用多导睡眠仪器来观察不同人群的睡眠习惯和特征，进一步了解睡眠对人体健康的影响，以及睡眠与其他疾病之间的关系。
3.3 药物疗效评估多导睡眠还可以用于评估药物治疗的效果。
通过监测患者在接受治疗前后的睡眠情况，可以评估药物的疗效，并根据实际情况进行调整。
4. 多导睡眠的优势相比传统的睡眠评估方法，多导睡眠具有以下优势：4.1 全面性多导睡眠可以同时记录多个生理信号，提供全面的睡眠分析。
相比单一的睡眠监测指标，如心率和呼吸频率等，多导睡眠可以提供更加准确和全面的睡眠信息。
4.2 非侵入性多导睡眠是一种非侵入性的睡眠评估方法。
患者只需佩戴相应的仪器，而无需进行任何手术或刺激性测试。
这对于患者来说是一种相对安全和舒适的选择。
4.3 准确性多导睡眠通过记录多个生理信号，可以更加准确地判断睡眠的分期和异常事件。
睡眠分期
眼电图 (EOG) (续)
EOG 布置 (LOC左眼 和 ROC右眼) 在 眼角外侧1厘米处，一边靠上、一边靠 下。
左眼和右眼眼电图
LOC
ROC
眨眼
眼电图反映眼部固有的电信号变化情况。清 醒状态下眼睛张开，在眼电图上可以看到信 号发生急剧偏转，表明此时眼睛在眨动。
Sleep Academic Award
A. B. C. D. Stage 2 Stage 1 Stage Wake Stage 3
Stage 2
这是第几期睡眠?
A. B. C. D. Stage 2 Stage 3 Stage 4 Stage REM
Stage 3
这是第几期睡眠?
A. B. C. D. Stage REM Stage 4 Stage 2 Stage Wake
睡眠 4 期
• 在EEG 信号通道中Delta 波分布>50% • EOG 信号通道只记录前额区域EEG信号 • EMG信号水平与睡眠3期相同
REM 期睡眠
• 混合频率的 EEG。可观察到Alpha波且通常比清醒时 频率低1-2 Hz。 • 在 EOG 信号通道中可看到眼动信号 • 下颌肌电张力低 • 符合以上三项标准中的两项就可判断为REM 期睡眠
成人睡眠分期的判定
顾仕琼
• 在这部幻灯中所有记录均由以下信号导 联组成:
– EOG (LOC)
– EOG (ROC)
– EEG (C3-A2)
– EEG (O1-A2) – EMG (下颌)
人类睡眠分期中的参数
• 眼电图 (EOG)通道 –左眼和右眼 • 脑电图 (EEG)通道 –一个中央 EEG 通道 和一个枕部 EEG 通道 (最低标准) • 肌电图 (EMG) 通道 –一个下颌 EMG通 道
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睡眠的神经生物学基础
2.1与清醒和睡眠有关的神经解剖
2.1.1非特异上行激活系统 2.1.2与特异性上行投射系统的相互作用 2.1.3 上行网状抑制系统(ARIS) 2.1.4丘脑网状核 2.2与觉醒和睡眠有关的中枢神经递质
3 睡眠分期
3．1 EEG与睡眠分期
目前国际上通用的方法是根据睡眠过程
Ⅱ期睡眠（S2，轻睡期）
背景为低幅EEG脑波，以睡眠纺锤，K复
合波及 δ 波（ <20% ）为特征。睡眠纺锤 11 。 5—15C/S ，持续 0 。 5S 以上，波幅 >15μ V ，以中央区为主。头顶部还出现 周期为 100—300mS ，波幅为 100—300μ V 的顶尖波。
Ⅲ期睡眠
快速眼动期睡眠（REM）
表现为类似I期睡眠时的相对低波幅，混
合频率脑电活动。因此期EEG 与觉醒时 模式相似，表现为低幅快波， θ 波及间 歇性低幅 α 波，故又称此期睡眠为去同 步化睡眠，快波睡眠或异相睡眠。前二 者是从EEG特点来定义的。
3．4 正常睡眠结构
正常睡眠是由NREM睡眠和REM睡眠两个时相构成。在
目 8。其它睡眠障碍
失眠
适应性睡眠障碍（急性失眠） 心理生理性失眠 反常性失眠（睡眠状态感知不良） 特发性失眠 精神卫生不良 青少年行为性失眠 内科疾病所致失眠 药物或物质滥用所致失眠 非物质滥用或确定的躯体疾病所致失眠 特分类型
与呼吸相关的睡眠障碍
中枢性睡眠呼吸暂停综合征
阻塞性睡眠呼吸暂停综合征 睡眠相关的低通气/低血氧综合征
非呼吸睡眠障碍所致过度睡眠
•发作性睡病 •其它的过度睡眠
昼夜节律失调性睡眠障碍
•原发性昼夜节律失调性睡眠障碍 •行为问题所致昼夜节律失调性睡眠障碍
异态睡眠
觉醒障碍
通常与REM相关的异态睡眠 其它异态睡眠
睡眠相关运动障碍
EEG与睡眠分期
EEG与睡眠分期及相关疾病
睡眠定义为一种无意识状态 (unconsciousness)
1937年美国学者Loomis首次提出用EEG
方法取代行为学作为睡眠深度判断的标 准。1953年美国Aserinsky和Kleitman发现 REM现象。1968年Rechtchaffen和Kales提 出睡眠分期的标准，并由美国生理协会 推荐为第一个睡眠分期的国际分类。
中的EEG 表现，眼球运动情况和肌肉张 力的变化等因素，将睡眠分为两种不同 的时相，即非快动眼睡眠相（ NREM ） 和快速眼动睡眠相（REM）。
3．1．1 NREM睡眠
Dement和Kleitman（1957）将此相睡眠
分为1—4期（S1—4）。S1为思睡期，S2 浅睡期，S3中度睡眠期，S4深睡期。各 期在EEG表现和睡眠深度上有较大差别。
•美国精神病学会 疾病诊断与统计手册
DSM—Ⅳ Байду номын сангаас•美国睡眠医学研究院 国际睡眠障碍分 类 ICSD--2
国际睡眠障碍分类 ICSD--2
1． 失眠 2． 与呼吸相关的睡眠障碍 3． 与呼吸无关的睡眠障碍导致的过度睡眠 4． 昼夜睡眠节律障碍 5． 异态睡眠 6． 与运动相关的睡眠障碍 7． 单独症侯群，正常变异和尚未定义的项
I期睡眠（思睡期）
此期是由清醒状态向睡眠期过渡的阶段。EEG
由清醒时的α 波为主发生波幅逐渐降低的变化， 有人把这一阶段称为轻度思睡。从 A 解体到出 现顶部尖波，表现为逐渐出现或突发α 解体， α 波被低电压的2—7c/s慢活动和15—25c/s的快 活动替代。随思睡程度加深，慢活动增加，以 弥漫的中波幅2—3c/s和4—7c/s的波为主。深度 思睡的标志是出现顶尖波，其为复合电位：一 个正相小棘波伴随一个大的负相慢波，可以单 独出现，也可以12c/s或更快的频率反复出现， 在顶部最明显。
睡眠障碍分类
睡眠障碍评估 ①爱泼沃斯睡眠量表ESS ②精神运动警戒性试验PVT ③数字符号替代试验DSS ④客观生理学评估•••• 多次睡眠潜伏期试
验（MSLT） • 清醒维持试验（MWT） •肢体活动电图（Actigraphy）
睡眠障碍分类
•WHO国际疾病分类 ICD—10
以中高幅慢波（ б 波）为主，其所占比
例为记录单位时间的 20—50% ，亦可出 现睡眠纺锤，但 30S 记录过程中不超过 2 个。此时 EMG 波幅亦极低，肌张力明显 受到抑制。行为学上受检者睡眠程度加 深，已不易被唤醒。
Ⅳ期睡眠
和Ⅲ期一样统称为慢波睡眠， δ 活动更
加明显，少见纺锤波。单位时间内 50% 以上为高波幅慢波（>75μ V）。
•不宁腿综合征 •周期性肢体运动睡眠障碍 •睡眠相关磨牙 •睡眠相关节律性运动障碍
单独症侯群
长睡眠者 短睡眠者 打鼾
梦呓
入睡期抽搐 良性新生儿睡眠肌阵挛
睡前脚震颤和睡眠期交替性腿部肌肉运动
频繁局部肌阵挛
新生儿的睡眠分期
采用Anders T，Emde R和Parmelee A手册
的规则（ 1971 ）。新生儿睡眠分期与成 人相同点①逐祯分期（epoch-by-epoch）。 ②睡眠被人为地定义为数个睡眠期：活 跃 REM 期，安静睡眠期和中间睡眠三个 期。与成人不同的是，并未有类似 R&K 的分期标准，而是制定了相应的评分方 法，供各实验室自行掌握。
整个睡眠过程中， NREM 与 REM 睡眠交替出现。以 8 小 时睡眠为例，一开始首先进入NREM期，递次由Ⅰ期进 入Ⅱ期，Ⅲ期，Ⅳ期，并各持续一段时间，NREM睡眠 共持续 80—120 分钟后，出现第一次 REM 睡眠，持续几 分 钟 后 ， 进 入 下 一 个 NREM 睡 眠 ， 并 由 此 形 成 NREM/REM 睡眠的循环周期。平均每 90MIN 出现一次 REM 睡 眠， 在 睡眠 后 期 ， REM 持 续 时 间延 长 ，可 达 10—30Min。NREM的Ⅲ期和Ⅳ期主要分布在后半部。 整个睡眠其间，这种 NREM—REM 睡眠周期反复循环 4—5次。