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博碩士論文 etd-0718108-170721 詳細資訊
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論文名稱
Title
以眼電圖訊號偵測快速動眼睡眠期與清醒期
The detection of REM and Wake sleep stages by using EOG signals
系所名稱
Department
畢業學年期
Year, semester
語文別
Language
學位類別
Degree
頁數
Number of pages
98
研究生
Author
指導教授
Advisor
召集委員
Convenor
口試委員
Advisory Committee
口試日期
Date of Exam
2008-07-04
繳交日期
Date of Submission
2008-07-18
關鍵字
Keywords
清醒期、快速動眼期
wake sleep, REM sleep
統計
Statistics
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中文摘要
在偵測快速動眼期與清醒期上,本研究由雙眼相關係數與左眼眼動圖振幅這兩組訊號擷取出特徵變數。接著利用向量量化的方法將特徵變數量化成若干個代碼,統計每個30秒片段中各代碼出現次數,從EOG訊號中每個30秒片段中建立出一個特徵向量。經由三階段分類後,在個人化方面,偵測快速動眼期可達到約95%,清醒期可達到約86%的精度。結合若干個個人化分類器來偵測未見過的測試者資料的快速動眼期與清醒期,各別可達到約85%與92%的精度,但是在偵測清醒期的靈敏度約僅有52%。
Abstract
To detect REM and wake stages in sleep, this study generates feature variables from the correlation of two-channel EOG signals and the amplitude of LEOG signal. By using the VQ method to quantize these signals into different codewords and by calculating the number of appearances of these codewords, we are able to establish a feature vector for every epoch of the recorded EOG signals. Via a three-stage process, the personalized classification accuracy for REM and wake sleep stages are about 95% and 86%, respectively. By combining these personalized classifiers to perform REM and wake stages detection for other unseen individuals, the classification accuracy for REM and wake sleep stages, the classification accuracy become 85% and 92%. However, the sensitivity for the wake stage detection is merely 52%.
目次 Table of Contents
圖目錄 III
表目錄 VI
摘要 VII
Abstract VIII
第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2研究動機與目的 2
1.3 文獻回顧 4
1.4 論文架構 6
第二章 睡眠分期與眼電圖訊號 8
2.1 睡眠檢查 8
2.2 眼電圖的紀錄 11
2.3 睡眠週期與狀態 13
2.4 睡眠分期規則 15
2.5 各階段睡眠期眼電圖特徵 17
第三章 向量量化編碼方法 20
3.1 最近鄰居分類器 20
3.1.1原理 20
3.2 向量資料量化原理 21
3.3 LBG演算法 23
3.3.1 向量量化過程中的失真 24
3.2.2 LBG代碼新增方法 24
第四章 偵測快速眼動睡眠期與清醒期方法 28
4.1 雙眼眼電圖特徵變數及萃取 28
4.2 應用VQ於眼電圖訊號 32
4.3 統計每個片段中各代碼出現次數 33
4.4 建立第一階段分類器 36
4.5 建立第二階段分類器 37
4.6 門檻值法則 39
4.7 建立第三階段分類器 42
4.8 選分類器法則 44
第五章 實驗結果與討論 49
5.1 個人化 49
5.1.1第一階段分類結果 52
5.1.2第二階段分類結果 54
5.1.3 門檻值法則後結果 55
5.1.4 第三階段分類結果 57
5.1.5 睡眠結構圖 58
5.2 測試引申能力 69
5.2.1 第一階段分類結果 70
5.2.2 第二階段結果 71
5.2.3 門檻值法則後結果 72
5.2.4 第三階段分類結果 73
第六章 結論 84
參考文獻 86
參考文獻 References
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