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脉率变异性睡眠分期方法
一、引言
睡眠是人类生活中必不可少的一部分，睡眠过程中脑电图会随之变化。睡眠分期是利用脑电图信号对睡眠过程进行不同的分类。然而，传统的人工分期方法需要经过专业人员的手动处理，且对于一定数量的数据需要消耗大量时间和资源。脉率变异性是一种基于心率变异性的自动评估指标，已经被广泛用于评估各种疾病及其预后，但是在睡眠分期研究方面还较为少见。本文旨在探讨如何利用脉率变异性在睡眠分期中的应用，以提高神经科学领域的研究水平。
二、睡眠分期与脉率变异性
1.睡眠分期方法
人类的睡眠可以分为快速眼睡眠（rapideyemovement，REM）和非REM（non-rapideyemovement），后者又分为三级：N1（浅睡眠）、N2（中等睡眠）和N3（深度睡眠）。利用头部位置、眼电图、肌电图、心电图等信号可以依据特定的标准来进行睡眠分期。
2.脉率变异性
脉率变异性是指心跳时间间隔（心跳之间的时间间隔）的波动性。根据吸入和呼出气体的变化，人体把相邻心跳之间的时间分成了不同的时间间隔。HRV是一种自主神经系统活动测量法，可由心电图数据获得。切比雪夫不等式等数学方法可统计获得HRV频域（powerspectraldensity）和时域指标（meanheartrate、standarddeviationofnormaltonormalintervals,SDNN；standarddeviationofaveragenormaltonormalintervals,SDDANN；rootmeanssquareofsuccessiveRRintervaldifferences,RMSSD；largeperiodsofvariance,LPV；percentageofheartrateaccelerationsanddecelerationsabove10beats,pNN10等指标）。
三、脉率变异性在睡眠分期中的应用
1.脉率变异性指标与睡眠分期的关系
研究表明，不同睡眠分期的脉率变异性指标存在显著差异，如RMSSD、NN50等指标在REM睡眠中较低。这表明了心率变异性可能与睡眠的不同分期有关。
2.脉率变异性实现自动睡眠分期的探索
Shambroom等人于2012年在《JournalofClinicalSleepMedicine》上发表了一篇名为“AutomaticSleepStageClassificationBasedonHeartRateVariability”的文章，提出了利用脉率变异性实现自动睡眠分期的方法。该方法将1807个脉率变异性指标综合而成的特征向量输入至支持向量机分类器训练，识别的准确率在睡眠特定时间段内达到了76.3%~81.4%。此外，还有不少基于人工神经网络、深度学习等方法，在脉率变异性与睡眠分期方面取得了良好的效果，这些方法为自动化睡眠分期提供了新思路。
3.脉率变异性的心理生理意义
人体脉率变异性反映出交感神经和副交感神经的活动，在人的睡眠过程中，自主神经系统的调节影响睡眠质量，从而对睡眠分期产生影响。另外，脱离心血管系统的影响，脉率变异性也能够反映出天生的个体特征、性格特点等方面的心理生理意义。
四、结论
脉率变异性在睡眠分期中的应用，能够帮助提高神经科学领域的研究水平，实现睡眠分期的自动化，加快研究的进度，同时也有助于探索睡眠与脉率变异性之间的神经生理机制的关系，于人的健康、疾病预测等方面都有重要意义。
参考文献：
ShambroomJ,FábregasS,JohnstonSA,etal.Automaticsleepstageclassificationbasedonheartratevariability.JournalofClinicalSleepMedicine,2012,8(4):361-366.