수면단계 뇌파 검출을 위한 Fourier와 Wavelet해석
Fourier and Wavelet Analysis for Detection of Sleep Stage EEG
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참고문헌
초록
수면뇌파의 해석에 있어서 수면단계는 뇌파의 특성파 검출에 득히 중요하다． 수면단계는 여러 수면질환의 진단에 가장 기초적인 단서를 제 공한다． 본 연구에서 수연뇌파 신호를 이산 붸이브렛 변환 뿐 만 아니라 퓨우리에 변환． 연속 웨이브렛 변환을 이용해서 해석하였다． 제안된 시스템 방법인 퓨우리에와 웨이브렛은 수면뇌파의 중요한 특성파 （유파， 수면방추파， K복합， 구파， REM) 검출을 위해서 수면상태를 분석했다． 수변뇌파 분석에는 Daubechies 웨이브렛 변환 방법과 고속 퓨우리에를 이용했다． 모의실험결과 신경망 시스템이 특성 파형의 분류에 높은 성능을 발휘함을 알 수 있었다．
Abstract
The sleep stages provids the most basic evidence for diagnosing a variety of sleep diseases. for staging sleep by analysis of EEG (electl. oencephal0gram) , it 15 especially important to detect the characteristic waveforms from EEG. In this paper. sleep EEG signals were analyzed using Fourier transform and continuous wavolet transform as wen as discrete wavelet tlansform. Proposeed system methods. Fourie1 ' and wavelet for detecting of important chal 'acteristic waves (hump, sleep sPindles, K- complex, hin wave, ripPle wave) in sleep EEG. sleep EEG data were analysed using Daubechies wavelet tlansform method and FFT method. As a rosult of simulation, we stlggest that our neural network system attain high performance in classificati0II 。f characteristic waves. Key words : Hump, 딤leep spindles, K- complex, Hill wave, Daubechies서 론 뇌파 EEG (e1晄troencephalogram） 는 뇌의 수많은 뉴런에서 발생된 전기적 신호의 합성으로 나타난 뇌표면의 미세한 전위 이다〔 1] . 1924년 오스트리아의 Hans Berger 【기에 의해서 측정 된 이래 뇌파신호는 뇌의 활동과 간질상태 등의 뇌기능 장애 진단에 필수적이다． 일반적으로 뇌파 신호는 주파수에 따론 대 역별 특성과 시간영역에서의 특성， 그리고 뇌기능과 관련된 공 간적 특성을 함께 가지고 있다． 보통 뇌파 시스템은 전극과 중 폭기， Ji리고 기록장치로 구성된다． 전극은 지룸이 1 3mm인 디 스크모양의 Ag AgCI전극이 많이 사용되며， 전극의 수는 대개 8, 32개 정도이나 공간적인 해상도를 올리기 위해서 128 또는