换一批一种基于腕带血容量脉搏及体动三轴加速度的睡眠、觉醒分类方法
Sleep-awakening classification based on wristband-collected blood volume pulse and triaxial acceleration of body movement
摘要目的 探索腕带获取的血容量脉搏及体动三轴加速度在睡眠分期中的作用.方法 使用DREAMT公开数据库全部100例睡眠障碍者的Empatica E4腕带血容量脉搏(BVP)及体动三轴加速度(ACC),使用BVP基线的两个频域特征[频域能量峰占比(es)和低频能量/高频能量(LF/HF)]、一个时域特征[幅度变异性(vA)]及ACC的活动计数(Cs),基于随机森林进行睡眠、觉醒两分类.结果 通过"留一法"交叉验证获得的全部100例睡眠障碍者的睡眠、觉醒两分类结果:基于BVP及ACC共4个特征的两分类精度为79.8%,Kappa系数为0.56;基于BVP的3个特征的两分类精度为70.4%,Kappa系数为0.36;基于ACC的两分类精度为75.1%,Kappa系数为0.47.结论 腕带采集的血容量脉搏及体动三轴加速度可用于对睡眠障碍者睡眠、觉醒的粗略估计,其中体动三轴加速度的重要性高于血容量脉搏.
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关键词
自动睡眠分类睡眠分期血容量脉搏体动三轴加速度睡眠质量DREAMT公开数据库automatic sleep stage classificationsleep scoringblood volume pulsetriaxial accelerationsleep qualityDREAMT public database
栏目名称
DOI
10.16289/j.cnki.1002-0837.2025.05011
发布时间
2025-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
中国载人航天工程空间站任务
航天医学全国重点实验室研究课题（SKL2024Y09）
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