正常新生儿及婴儿睡眠振幅整合脑电图分析

为研究振幅整合脑电图(aEEG)在脑发育过程中的变化规律,根据87例无特殊疾病的新生儿和婴儿的睡眠脑电数据绘制aEEG图形。分析aEEG随受孕后年龄(PMA)增加的变化趋势。结果表明,PMA极小新生儿的aEEG呈现高度非连续性;约27周后可从aEEG波形中发现睡眠周期;37周后睡眠周期表现为高、低幅值顺次相接的波谱带。aEEG上、下边缘随PMA的增加呈上升趋势,其中脑电波幅升高较明显的年龄阶段为PMA33周以及PMA44周。aEEG能够反映新生儿脑发育成熟度,在临床领域有一定的应用价值。     

正常新生儿及婴儿睡眠振幅整合脑电图分析

为研究振幅整合脑电图(aEEG)在脑发育过程中的变化规律,根据87例无特殊疾病的新生儿和婴儿的睡眠脑电数据绘制aEEG图形。分析aEEG随受孕后年龄(PMA)增加的变化趋势。结果表明,PMA极小新生儿的aEEG呈现高度非连续性;约27周后可从aEEG波形中发现睡眠周期;37周后睡眠周期表现为高、低幅值顺次相接的波谱带。aEEG上、下边缘随PMA的增加呈上升趋势,其中脑电波幅升高较明显的年龄阶段为PMA<33周以及PMA>44周。aEEG能够反映新生儿脑发育成熟度,在临床领域有一定的应用价值。     

振幅整合脑电图在正常睡眠脑电分期中的应用

该文提出了振幅整合脑电图用于正常年轻人睡眠脑电分期的方法。记录了13例正常年轻人约8小时睡眠脑电数据,分为训练组(6例)和测试组(7例)。计算训练组每一例的振幅整合脑电图(aEEG);提取aEEG的上边带曲线作为其特征曲线;提取不同分期的aEEG上边带中位数和四分位距特征;将这些特征进行综合统计分析,得出aEEG在不同睡眠期的边界和波动范围的数值指标;利用此指标对训练组和测试组的脑电数据进行睡眠自动分期。测试组和训练组的分期结果与ZEO系统结果有较好的一致性,证明了aEEG的一组特征值作为睡眠分期决策指标的可行性。     

早产儿脑损伤和脑发育的临床及MRI分析

目的:探讨核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)在早产儿脑损伤及脑发育中的临床诊断价值及影响早产儿脑损伤的危险因素.方法:选取44例早产儿,在纠正胎龄40周进行头颅MRI检查,并进行大脑发育成熟度的MRI评分.在纠正胎龄3月时行盖泽尔(GESELL)智能发育检测,同时结合临床危险因素分析.结果:1纠正胎龄40周MRI结果发现早产儿有脑损伤27例,足月儿未发现脑损伤.2早产儿脑损伤组、早产儿无脑损伤组及对照组大脑发育成熟度评分通过方差分析三组平均值比较差异均有统计学意义(P0.05).3大脑发育成熟度的MRI评分各项评分点比较,早产儿脑损伤组与早产儿无脑损伤组在大脑卷曲程度、髓鞘化程度和胶质细胞迁移带方面得分有统计学差异(P0.05),胚胎基质残余方面得分无统计学差异(P0.05).4神经发育落后组、神经发育正常组与神经发育聪明组的大脑发育成熟度的MRI评分三组间比较有统计学意义(P0.05).5Logistic多元逐步回归法分析,产前因素及产后因素中机械通气、脐带异常、生后1分钟Apgar评分低、分娩方式是早产儿发生脑损伤的高危险因素(P0.05).结论:MRI是评价新生儿脑损伤的有效手段,大脑发育成熟度的MRI评分对预测早产儿远期神经发育有重要意义.早产儿脑损伤是多种因素相互作用的结果,机械通气、脐带异常、窒息与早产儿脑损伤有密切关系.     

振幅整合脑电及在新生猪缺氧脑损伤中的应用

振幅整合脑电图(aEEG)通过提取脑电振幅信息反映脑功能状况.为推广它在新生儿脑功能监测中的应用,阐述了aEEG的获取方法,提取上下振幅边带图,使得aEEG评价更为直观.采用该方法对新生猪缺氧脑损伤实验数据进行分析,并同组织切片所示细胞损伤情况对比.结果表明, aEEG对缺氧十分敏感,上下振幅边带在不同程度缺氧情况下呈现不同的下降趋势,对脑损伤程度的预测与切片观察结果一致.aEEG可以作为一项临床指标,对新生儿缺氧脑损伤状况进行检测.     

短时睡眠过程中睡眠阶段的特征提取和分类

研究对象为白天短时睡眠时记录下来的多导睡眠生理数据,主要是为了提取睡眠过程中出现的睡眠各阶段的特征,并实现自动分期.首先,同步采集了白天20～30 min的短时睡眠过程中的脑电图(EEG)等生理数据;然后利用快速傅里叶变换(FFT)对采集到的数据进行频谱分析,提取睡眠各阶段的频域特征;最后采用支持向量机对短时睡眠数据进...     

智能手机应用软件拍照监测在新生儿高胆红素血症随访中应用探讨

目的探究智能手机应用软件拍照监测在新生儿高胆红素血症随访中应用探讨。方法选取400例新生儿高胆红素血症患者,在笔者医院于2017年4月至2018年4月进行治疗。分为胎龄、蓝光和日龄3组,临床行末梢血总胆红素值(TB)测定,按照患者的病情决定,选择下述3种方式,在采血后15min之内,对新生儿进行胆红素测定。对新生儿选择3种方式对素值进行对比。结果 IB、TcB和末梢血TB总体无显著差异,因此(P0.05);而依据胎龄所分的早产儿和足月儿组,其中早产儿组IB、TcB和末梢血TB对比无显著差异,因此(P0.05),而足月儿对比差异显著有意义(P0.05);对比TcB与末梢血TB,以及AIB与末梢血TB,不管是否存在蓝光照射,对比均显示差异无统计学意义(P0.05);依据日龄分成3组,7d、3d,3～7d,Bland—Ahman分析,末梢血TB和生后日龄7d的AIB有很强一致性,尽管生后日龄7dAIB值较高(P0.05)。结论末梢血测定总胆红素值(TB)和自动拍照检测胆红素值(AIB)有较好的特异度及灵敏度,同时有良好一致性,不失为一种全新的、能够应用于新生儿高胆红素血症随访监测中的方式,具有临床应用价值。     

基于多特征信息的双层睡眠分期模型

针对睡眠相关疾病的诊断和治疗过程中睡眠分期的问题,使用ADASYN算法对睡眠样本进行类平衡,有效利用复合多尺度排列熵、样本熵和不同频段的能量值等一系列能够反映不同睡眠阶段信息的特征进行训练．为了提高分类中易混淆睡眠阶段的分类识别性能,构建了一种双层分类模型,使睡眠分期的五分类问题转化为两个三分类问题．将所提出的方法在Sleep-EDF数据集上进行验证,结果表明：所提出的模型对健康受试者的准确率可达到88.3%,较以往模型提高1%～3%,其中N1阶段的分类准确率可达69.5%,较以往模型提高约10%,证明本双层分类模型优于传统的睡眠分类模型．     

睡眠剥夺对脑认知和脑电复杂性的影响

为研究睡眠对大脑功能的影响，考察了正常睡眠与睡眠剥夺情况下脑认知能力的变化，分析了两种状态下自发脑电和事件相关电位复杂性的差异．通过事件相关电位P300的潜伏期与幅度反映不同状态下的脑认知能力，采用小波熵方法分析其复杂性．实验采用数字脑电图仪记录19导脑电信号，用OB序列诱发视觉事件相关电位．结果发现，睡眠剥夺组的靶刺激反应时间明显增长，而P300幅度显著降低、潜伏期明显增加；小波熵分析结果表明，与正常睡眠组比较，睡眠剥夺组自发脑电的256点小波熵和事件相关电位的32点小波熵均值都显著降低．故得出结论：睡眠剥夺对人的认知和脑电复杂性均产生了负向影响．因此，睡眠对维持大脑的功能具有重要作用．     

睡眠中抽搐患者常规脑电图和动态脑电图比较

目的:比较睡眠中抽搐(含睡眠+清醒抽搐)患者常规脑电图(REEG)和24 h动态脑电图(AEEG)检出痫样放电及痫性放电率,从而指导临床医生选择脑电图检查方法。方法:常规脑电图组(I组)268例,描记清醒期30 min,动态脑电图组(II组)103例(其中75例由I组检查阴性转至),描记包括清醒期和睡眠期在内的24 h脑电图,统计两组的痫样放电率及痫性放电率并进行比较。结果:I组痫样放电56例(20.90%),II组痫样放电73例(70.87%);I组痫性放电3例(1.12%),Ⅱ组痫性放电13例(12.62%)。结论:动态脑电图组痫样放电及痫性放电率明显高于常规脑电图组(P<0.01),睡眠中抽搐(含睡眠+清醒抽搐)患者行24 h动态脑电图检查明显优于常规脑电图检查。     

早期干预对早产儿发展的影响

目的:探讨早期干预对早产儿发展的影响.方法:儿童系统管理中38例接受早期干预的早产儿为干预组(Ⅰ组);43例未接受早期干预的早产儿为对照组(Ⅱ组).结果:Ⅰ、Ⅱ组体重、身高SDS值比较,出生时两组差异无统计学意义(P>0.05),出生后3、6、12、24个月各年龄段比较差异有统计学意义(P<0.01);3个月时MDI、PDI值Ⅰ、Ⅱ组差异无统计学意义(P>0.05),但6、12、24月个各年龄段,Ⅰ组MDI、PDI值明显优于Ⅱ组,经检验,差异有统计学意义(P<0.01).结论:早期干预可以促进早产儿生长发育,有利于早产儿智能发育.     

睡眠脑电的非线性动力学方法

在8例健康成年人的睡眠脑电监测实验基础上,利用已有的专家人工分期结果,提取睡眠各阶段特征数据,应用近似熵、复杂度和功率谱熵三种方法进行分析,从客观量化的复杂性度量来刻划睡眠深度的变化情况,对每个睡眠分期选取5000点数据,数据窗取1000点,逐次延时一个采样间隔得到几个时间序列,分别求复杂度,最后取均值即得此分期复杂性测度值,结果表明三种方法均与专家人工分期结果相吻合,近似熵算法复杂不适合在线分析;复杂度算法较简单,但数据粗粒化处理容易丢失信息;功率谱熵算法简单、快速及有效,因而用统计分析方法分析,表明功率谱熵能较好地反映睡眠深度的变化情况。     

一种新的癫痫脑电融合特征提取方法

癫痫是一种常见的大脑神经紊乱疾病,癫痫性发作主要由大脑中反常的神经元的超同步放电引起。为了更好地完成癫痫性发作的自动检测,文中提出了一种新的癫痫脑电融合特征提取方法。一方面,在基于Hjorth参数的振幅移动性与振幅复杂度的基础上,结合Hilbert变化提出了一种新的频率移动性与频率复杂度,然后将他们合成定义为改进的Hjorth参数特征;另一方面,结合二阶差分提出了一种改进的二阶差分样本熵。最后将改进的Hjorth参数特征与二阶差分样本熵一起作为融合特征放入超限学习机(ELM)中进行分类。数值实验结果表明,文中所提出的融合特征与ELM结合的癫痫性发作的自动检测方法与已有方法相比,检测性能有了很大提高,准确率可达到97.42%。     

基于贝叶斯相关向量机的脑电睡眠分期

针对支持向量机(SVM)计算复杂度高和参数不易确定的局限性,提出一种基于稀疏贝叶斯相关向量机(RVM)的脑电数据睡眠分期方法.给出二分类RVM的参数推理和优化,并确定了二叉树多分类RVM模型.基于8例健康成年人的MIT/BIH睡眠脑电实测数据,根据已有的专家人工睡眠分期注释,首先提取清醒期和睡眠各期脑电数据的样本熵值作...     

基于样本熵算法的下背痛患者脑电信号分析

为寻找下背痛患者的诊断指标,本文运用样本熵算法对下背痛(腰椎间盘突出(LDH)和非特异性下背痛(NLBP))患者脑电时间序列复杂度进行了分析.实验采集了30例LDH患者、35例NLBP患者和30例健康人在做腹部收缩运动中的脑电信号,运用样本熵算法对健康组与下背痛组(LDH组和NLBP组)的脑电信号进行计算,发现LDH组的样本熵值最大,其次是NLBP组,健康组的样本熵值最小.样本熵的值越大,表明脑电时间序列复杂度越高.然后,采用SPSS19.0软件对3组受试者中14个导联处样本熵的均值进行独立样本t检验.结果表明,LDH组与NLBP组在5个导联(F7、T7、O1、O2、F4)处存在显著性差异(p0.05);LDH组与正常组在12个导联(F7、F3、FC5、T7、P7、O1、O2、P8、T8、FC6、F4、F8)处存在显著性差异(p0.05).样本熵算法可以作为区分3组受试者的有效方法,为下背痛患的诊断者提供了一种辅助诊断方法.     

基于多尺度熵睡眠呼吸暂停程度的分析

当前就睡眠呼吸暂停症状的研究对心血管疾病的预测有重要的临床意义。选用Apnea-ECG database里的37个研究对象,根据呼吸暂停低通气指数(Apnea Hypopnea Index,AHI)分为四类：正常群体(AHI<5),轻度睡眠呼吸暂停(5≤AHI<15),中度睡眠呼吸暂停(15≤AHI<30),重度睡眠呼吸暂停(AHI≥30)。选取样本整个数据中间时刻1小时心电信号(ECG)数据,以保证数据是处于研究对象深度睡眠下测得的。利用Costa等提出的多尺度熵(Multiscale Entropy,MSE)算法应用于ECG的RR间隔,来分析四类睡眠呼吸暂停的不同程度。根据多尺度熵指数(multiscale entropy index, MEI)定义 MEI1-3和MEI13-15。研究结果表明MEI1-3和MEI13-15能够很好的区分正常睡眠群体、轻度睡眠呼吸暂停患者、中度和重度呼吸暂停患者;并且MEI1-3和AHI二者具有良好的负相关性(R^2 =0.279,p<0.05)。     

休息和心算状态下正常脑老化过程的复杂性分析

研究了休息和心算状态下正常脑老化过程的复杂性变化情况。共招募15名健康年轻人和13名健康老年人,采用多尺度样本熵(MSE)方法对休息和心算状态下的脑电图(EEG)记录并进行复杂性分析。研究结果表明,相同状态下,老年人组休息状态的MSE值在全脑大部分范围高于年轻人组,而老年人组心算状态的MSE值在全脑范围低于年轻人组,但差异均不具有统计学意义。不同状态下,老年人组和年轻人组心算状态的MSE值在全脑大部分范围均较休息状态降低,其中老年人组的差异具有统计学意义,几乎涵盖全脑,其中前额叶区域最为明显,但年轻人组的差异不具有统计学意义。因此,正常脑老化对脑功能复杂性的改变并不明显;相比于休息状态,执行心算任务更能反映老化对脑功能复杂性的影响,且前额叶与脑老化及记忆密切相关。     

防疫豁免政策下洲际航线飞行员睡眠状况恢复效果评价

为评价防疫政策下洲际航线不豁免航班与豁免航班运行类型对飞行员睡眠恢复情况的影响,验证豁免政策的科学性和合理性。在防疫豁免政策实施期间选取中国某大型航空公司15名飞行员,记录每位飞行员在两种防疫政策下洲际航线飞行前后的睡眠数据。使用AG（ActiGraph wGT3X-BT）睡眠监测手环记录的飞行前后8阶段的睡眠指标,通过主观疲劳卡罗林斯卡嗜睡量表（Karolinska sleepiness scale,KSS）和客观指标精神运动警觉度测试（psychomotor vigilance task,PVT）的疲劳等级相结合评估飞行前后2阶段的疲劳特征。通过配对样本t检验分析飞行前后机组人员的睡眠质量,不豁免和豁免分组间去程和返程的睡眠质量监测指标均无显著差异(P>0.05),飞行后睡眠和疲劳指数更差（P<0.05)。通过重复方差分析法比较豁免政策下的睡眠恢复情况得出,不豁免航班与豁免航班无显著差异（P>0.05）,都能在飞行后两天恢复至飞行前的良好水平。结果表明,豁免航班和不豁免航班洲际航线飞行过程中睡眠质量和睡眠恢复情况无明显差异。从睡眠受限与恢复的角度讨论了豁免政策的可行性,为飞行机组人员的睡眠监测及作业任务的设定提供参考。     

考虑性别因素的驾驶人疲劳状态HRV非线性特征

通过心率变异性(HRV)的非线性特征,研究了疲劳对驾驶人自主神经系统(ANS)的影响.招募被试进行模拟驾驶实验,记录实验过程中的心电信号.通过Poincaré散点图、近似熵和样本熵等非线性方法,提取13个HRV特征.分析所有被试不同精神状态HRV特征的差异,研究特定性别的被试从清醒状态到疲劳状态HRV特征的变化,分别比较清醒和疲劳状态HRV特征的性别差异.对所有被试,5个特征在疲劳状态显著(Mann-Whitney U检验,p0.01)上升;男性2个特征在疲劳状态显著上升;女性3个特征在疲劳状态显著上升.清醒状态仅有1个特征在男性与女性之间存在显著性差异,而疲劳状态有5个特征存在显著性差异.驾驶人在疲劳状态ANS的变异性和/或复杂度增加,并且存在性别差异.与清醒状态相比,男性与女性ANS的变异性和/或复杂度在疲劳状态存在更多差异.     

多尺度熵睡眠呼吸暂停程度的分析

当前就睡眠呼吸暂停症状的研究对心血管疾病的预测有重要的临床意义。选用Apnea-ECG database里的37个研究对象,根据呼吸暂停低通气指数(apnea hypopnea index,AHI)分为四类:正常群体(AHI5)、轻度睡眠呼吸暂停(5≤AHI15)、中度睡眠呼吸暂停(15≤AHI30)、重度睡眠呼吸暂停(AHI≥30)。选取样本整个数据中间时刻1 h心电信号(ECG)数据,以保证数据是处于研究对象深度睡眠下测得的。利用Costa等提出的多尺度熵(multiscale entropy,MSE)算法应用于ECG的RR间隔,来分析四类睡眠呼吸暂停的不同程度。根据多尺度熵指数(multiscale entropy index,MEI)定义MEI1~3和MEI13~15。研究结果表明MEI1~3和MEI13~15能够很好地区分正常睡眠群体、轻度睡眠呼吸暂停患者、中度和重度呼吸暂停患者;并且MEI1~3和AHI二者具有良好的负相关性(R2=0.279,P0.05)。