Zusammenfassung
Untersuchungen des menschlichen Schlafes mittels des Elektroencephalogramms (EEG) sind nach wie vor von großer Bedeutung, insbesondere auf dem Gebiet der quantitativen Schlaftiefenmessung in der Neuropharmakologie sowie bei Schlaf- Wachstörungen. Zu solchen Schlaftiefenmessungen sind Registrierungen von bis zu 8 Stunden EEGs notwendig. Es wird ein vollständiges Erkennungssystem vorgestellt, mit dem alleine durch die Analyse eines 4-kanäligen EEG’s eine Schlafstadienklassifizierung möglichist.
Das mehrkanälige EEG wird für die Dauer von jeweils 30 sec (internationale Norm) durch ein autoregressives Modell 9-ter Ordnung pro Kanal beschrieben. Die Koeffizienten des autoregressiven Modells bilden für die jeweilige Epoche den Mustervektor. Nach einer linearen Transformation kann ein gewichteter Euklid’scher Abstandsklassifizierer angewendet werden. Die klassifizierten Schlafstadien werden durch einen Digitalplotter in Form eines Hypnogramms dargestellt.
Die beschriebenen Verfahren arbeiten in Echtzeit und liefern eine Datenreduktion bei minimalem Informationsverlust. Die verwendeten Programme sind in FORTRAN verfügbar.
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Pöppl, S.J., Tirsch, W.S. (1981). Ein Echtzeitsystem zur Automatischen EEG-Schlafstadienklassifikation. In: Radig, B. (eds) Modelle und Strukturen. Informatik-Fachberichte, vol 49. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-68138-7_59
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