Non-linear Analysis of Single Electroencephalography (EEG) for Sleep-Related Healthcare Applications

이정기; 조한규; 유선국

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이정기 조한규 유선국

저널정보: 대한의료정보학회 Healthcare Informatics Research Healthcare Informatics Research 제16권 제1호

발행연도: 2010.1

수록면: 46 - 51 (6page)

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Objectives: Soft-computing techniques are commonly used to detect medical phenomena and to help with clinical diagnoses and treatment. The purpose of this paper is to analyze the single electroencephalography (EEG) signal with the chaotic methods in order to identify the sleep stages. Methods: Data acquisition (polysomnography) was performed on four healthy young adults (all males with a mean age of 27.5 years). The evaluated algorithm was designed with a correlation dimension and Lyapunov’s exponent using a single EEG signal that detects differences in chaotic characteristics. Results: The change of the correlation dimension and the largest Lyapunov exponent over the whole night sleep EEG was performed. The results show that the correlation dimension and largest Lyapunov exponent decreased from light sleep to deep sleep and they increased during the rapid eye movement stage. Conclusions: These results suggest that chaotic analysis may be a useful adjunct to linear (spectral) analysis for identifying sleep stages. The single EEG based nonlinear analysis is suitable for uhealthcare applications for monitoring sleep.

#Regression Analysis #Electroencephalography #Sleep Stage #Lyapunov Exponent #u-Healthcare

참고문헌 (14)

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Babloyantz A / 1985 / Evidence of chaotic dynamics of brain activity during the sleep cycle / Phys Lett A 111 : 152 ~ 156

Fraser AM / 1986 / Independent coordinates for strange attractors from mutual information / Phys Rev A 33 : 1134 ~ 1140

Grassberger P / 1983 / Measuring the strangeness of strange attractors / Physica D 9 : 189 ~ 208

HyungKyu Kwon / 2008 / EEG Analysis of the Left and Right brain activities from cartoon learning versus text learning / Healthcare Informatics Research 14 (3) : 239 ~ 244

Kennel MB / 1992 / Determining embedding dimension for phase-space reconstruction using a geometrical construction / Phys Rev A 45 : 3403 ~ 3411

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