MATLAB环境下基于信号处理的EEG信号的睡眠纺锤波和K-复合波检测

睡眠纺锤波是正常人浅 - 中度睡眠脑电图的一种表现,随着睡眠深浅的变化而改变。睡眠纺锤波可以作为检测中枢神经机能正常与否的一个指标,对评估大脑发育与脑功能有重要意义。睡眠纺锤波在丘脑的后外侧腹侧核形成,通过投射系统投射到大脑皮层,由纺锤波对称性维持机构控制左右两个发生区,以保持纺锤波的对称性;另外从其他系统内纺锤波发生区输入兴奋性刺激和抑制性刺激,其作用是维待纺锤波的均衡性和限制纺锤波的持续性,被称为纺锤波持续限制机构。因此, 正常的生理性纺锤波对称性出现,需要纺锤波出现机构、对称性维持机构和持续限制机构等三者的功能均正常。

睡眠K复合波KC是睡眠特有的脑波。在睡眠中,外部刺激能诱发一个很大波幅的脑波,在脑电图EEG上能明显观察到。长久以来,尽管KC是生理学和睡眠医学的一个重要研究课题,但关于其功能与作用一直存有争议,主要有两种观点:一种观点认为KC是非快速眼动睡眠中脑对内部或外部刺激的觉醒反应,另一种观点认为KC是保护性反应。自KC首次报道以来,70多年来仍存在诸多未解问题。如,若KC是觉醒反应,为何又与δ波规律类似?若是保护反应,为何出现自主神经及肌肉活动,以及对外部刺激敏感?既然对外部刺激敏感,为何头皮分布与清醒时感官刺激的头皮分布又截然不同?作为睡眠微观结构,KC的深入研究对睡眠的生理机制、睡眠障碍、认知活动等探索有着重要意义。

提出一种基于现代信号处理的EEG信号睡眠纺锤波和K-复合波检测方法,该算法结合线性时不变滤波器、正交多分辨率和稀疏表示,运行环境为MATLAB,部分代码如下:

clear
close all
clc
%% Add paths
addpath('utils/');
addpath('example1/');
%% Load signal
load('data/spindles/excerpt5_ep28_spindle.mat');                         % load from excerpt6.edf epoch #33
load_settings();

global simdata;
fs = simdata.fs;                                                            % sampling rate of EEG
y = x_in;
N = length(y);
n = 0:N-1;
binExpert = zeros(1,N);
binExpert(~isnan(x_ex3)) = 1;                                               % Expert detected spindles

%% Apply algorithm
% Parameters
lam0 = simdata.lam0_detoks;
lam1 = simdata.lam1_detoks;
lam2 = simdata.lam2_detoks;
deg = simdata.deg;
nit = simdata.nit_detoks;
mu = simdata.mu_detoks;
th = simdata.th_detoks;
fc = 1/(fs/2);

[x_detoks,s_detoks,f_detoks,cost_detoks] = DETOKS(y,fs,deg,fc,lam0,lam1,lam2,nit,mu);
tk_detoks = teager_operator(s_detoks);                                      % TKEO operator
[~,~,binDetoks] = detect_roi( tk_detoks, fs, th, 'spindle', 'detoks');
plot_signals(y, x_ex3, s_detoks, tk_detoks, th, binExpert, binDetoks, 'DETOKS');
plot_components(y, x_detoks, f_detoks, s_detoks, [lam0,lam1,lam2,mu], 'DETOKS');

出图如下:

工学博士,担任《Mechanical System and Signal Processing》审稿专家,担任
《中国电机工程学报》优秀审稿专家,《控制与决策》,《系统工程与电子技术》,《电力系统保护与控制》,《宇航学报》等EI期刊审稿专家,担任《计算机科学》,《电子器件》 , 《现代制造过程》 ,《电源学报》,《船舶工程》 ,《轴承》 ,《工矿自动化》 ,《重庆理工大学学报》 ,《噪声与振动控制》 ,《机械传动》 ,《机械强度》 ,《机械科学与技术》 ,《机床与液压》,《声学技术》,《应用声学》,《石油机械》,《西安工业大学学报》等中文核心审稿专家。
擅长领域:现代信号处理,机器学习,深度学习,数字孪生,时间序列分析,设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。

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