摘要
目的利用小波转换方法对阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）患者脑电信号进行处理分析，提取脑电指标，并探讨其与病情程度的关系。方法对入选142例鼾症患者行多导睡眠监测（PSG），依据其睡眠呼吸暂停低通气指数（AHI）分为对照组、轻度组、中度组和重度组。利用Morlet小波函数对脑电信号进行变换处理得到平均能量尺度图，通过对单位时间能量的计算得到脑电能量变异的两个指标divl和div2，并分别提取两个特征参数P1、P50和P10（Pdiv2≥1.0）、P20（Pdiv2≥2.0）。检验各个指标的正态分布性和各指标在各样本组间的差异性及各指标与临床指标的相关性，从而评价小波转换在OSAHS睡眠呼吸信号分析方面的应用价值。结果发现变异指标的4个参数各组之间的检验结果均表现出相似的规律：重度组与对照、轻、中度组之间差异均有显著性意义（P〈0．05）；其它各组之间差异无显著性意义但有显著性趋势（0．05〈P〈0．1）；各参数与PSG检测指标的多元回归分析结果显示：与参数P1、P50、P10（PM孔。）、P20（Pdiv2≥2.0）相关性最强的分别为呼吸暂停总时间／睡眠总时间（TAT／TST）、呼吸暂停指数、SpO2〈90％时间／TST、呼吸暂停指数（标准化偏回归系数分别为～0．369、-0．720、0．317、-0．602，P均〈0．05）。结论脑电能量变异性的定量指标divl和div2的4个参数P1、P50。和P10（Pdiv2≥1.0）、P20（Pdiv2≥2.0）表现出随病情加重而变化的趋势并且对重度0sAHS有一定的区分意义；呼吸暂停是影响脑电能量变化的主要因素。小波分析方法在OSAHS脑电分析方面具有较高的应用价值，有待于深入的研究。
