K-means聚类神经网络分类器在睡眠脑电分期中的应用研究  

Applied Research of K-means Clustering Neural Network Classifier in the Sleep EEG Staging

作　　者：贾花萍[1] 李尧龙[1] 哈渭涛[1] 史晓影[2] 

机构地区：[1]渭南师范学院数学与信息科学学院,陕西渭南714000 [2]渭南师范学院物理与电气工程学院,陕西渭南714000

出　　处：《河南科学》2012年第6期730-732,共3页Henan Science

基　　金：陕西省教育厅专项科研计划项目(11JK0480);陕西省自然科学基础研究计划项目(2011JM1010);渭南师范学院院级项目(12YKS029)

摘　　要：利用近似熵的方法对睡眠EEG信号进行分期,但睡眠Ⅲ期和Ⅳ期近似熵值非常接近,靠近似熵值无法区分,对分期结果中的Ⅲ期和Ⅳ期EEG信号进行AR(自回归)建模,作为该段EEG信号的特征属性,利用K-means聚类的神经网络分类器对睡眠Ⅲ期和Ⅳ期进行分期,达到了很好的分期效果.Because the sleep stage III and IV approximate entropy （ApEn） values are very close, using the approximate entropy method for sleep staging EEG signal, they are not distinguished. AR model of staging results in stage III and IV EEG signal is establisthed as the EEG signal characteristics,and K-means clustering neural network classifier is used for the sleep phase III and IV stage, so a good stage effect is achieved.

关 键 词：分类器 聚类 睡眠脑电 分期 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]