發明
中華民國
101103303
I 487503
自動睡眠分期裝置AUTOMATIC SLEEP-STAGE SCORING APPARATUS
國立成功大學
2015/06/11
本技術主要是藉由分析單通道的腦電圖訊號來自動判讀使用者一整晚睡眠腦電圖的分期。本技術的優點是只需要單通道的腦電圖訊號讓使用者可減少在收錄睡眠腦波時過多的電極所造成的干擾。此外,本技術與專家判讀的一致性高於臨床標準 (85%)。本技術主要是藉由分析單通道的腦電圖訊號,來自動判讀使用者一整晚睡眠腦電圖的分期。本技術分別使用多尺度排列熵與自迴歸模型係數來取得C3-A2的腦電圖訊號的特徵,再以線性分類器來自動判讀每30秒的睡眠腦波之睡眠期。本技術的特徵是只需要單通道的腦電圖訊號讓使用者可減少在收錄睡眠腦波時過多的電極所造成的干擾。此外,本技術與專家判讀的一致性高於臨床標準 (85%)。 Since sleep EEG patterns also change regularly from light to deep sleep states, we firstly applied multiscale permutation entropy (MPE) to analysis sleep EEG to investigate the relations between changes of sleep stages and the MPE values. It was observed that correlation coefficient between the averaged MPE values of sleep EEG and the manual scoring of sleep stages can reach over 0.7. Then a MPE-based sleep scoring method for single channel EEG was developed. After training based on the data from 10 subjects, the overall sensitivity of the proposed automatic sleep scoring method combining MPE, autoregressive models, and linear discriminant analysis can reach 89.1% evaluated by the data of the other 10 subjects. Due to high accuracy and requiring only single-channel EEG, the proposed method has good applicability for sleep monitoring and home cares.
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