|
本文转自公众号：脑友记BrainUp，作者BrainUp 本文首先对当前的睡眠机制研究成果进行了调研和总结，并对睡眠障碍的常见类型和对人体的影响做了梳理，除此之外，对现有对睡眠状态的检测和对睡眠质量的评估及对现有的睡眠障碍问题及部分睡眠障碍的影响因素进行了归纳。最后调研了现有的针对不同睡眠障碍的干预手段与可治疗方法，并对当前和未来的睡眠相关研究做了分析和展望。 关键词：失眠 疲劳 焦虑 睡眠障碍 诊断 干预 作者： 卢树强 脑陆研究院 沈阳 脑陆研究院 王晓岸 脑陆研究院 郭建明 首都医科大学宣武医院 赵欣 中国医学科学院北京协和医院 1. 睡眠简介 睡眠对于人的生活来说必不可少，人一生中大约有三分之一的时间在睡眠中度过。睡眠问题十分广泛地发生，以失眠这种最常见的睡眠障碍为例，全球约有30%的人群存在慢性的失眠的症状[1]，探究睡眠问题是十分必要的。按照临床标准鉴别的美国人失眠率为23.2%[2]，如按照平均睡眠时长进行衡量，则根据美国疾病预防控制中心（CDC）统计，有35.2%的成年人睡眠时间低于平均的健康标准（18岁以上成年人，每日平均睡眠时间为7小时）[3]，而这样的睡眠不足对于青少年更为严重，由于青少年平均需要的睡眠时长更长，且面临学业压力较大，高达60%的青少年存在睡眠不足的问题[4]。一项在若干大型城市进行的调查显示，中国成年人的失眠患病率高达57%，并且其中73%的患者没有选择就医或采取任何干预措施，而是任由疾病发展[5]。 失眠问题可分为4类主要症状。四个症状是难以启动睡眠（DIS），难以维持睡眠（DMS），清晨苏醒（EMA）和非恢复性睡眠（NRS），这些不同的失眠症状的患病机制和比例各不相同，当目前尚不清楚是否可以作为单独的疾病亚型处理。在美国失眠人群调查结果中，四类失眠问题的发生比例分别为难以维持睡眠DMS（61.0％）和清晨苏醒EMA（52.2％），显著高于难以启动睡眠DIS（37.7％）和非恢复性睡眠NRS（25.2％）[6]。 睡眠障碍和睡眠不足会带来多方面的负面影响。睡眠不足与人体几类健康问题息息相关，比如全面健康，心血管健康，新陈代谢健康，精神健康，免疫功能，人类行为，癌症，疼痛和死亡率。充足且有效的的睡眠、适当且规律的睡眠时间是健康睡眠的标志，具体是指具有充足的睡眠时长、良好的睡眠质量、规律的睡眠习惯以及没有睡眠中断和障碍等现象的睡眠。长期不健康的睡眠将会导致的疾病主要有：体重增加和肥胖，糖尿病，高血压，心脏病和中风，抑郁症；即使偶尔的睡眠不足，也可能导致：免疫功能受损，疼痛增加，性能受损，错误增加以及发生事故的风险增加[7-8]。对于社会而言，睡眠障碍影响了人的工作状态，带来了生产效率的损失以及增加了安全事故的风险。在美国，因为失眠导致的工作效率下降，将会给产业链带来每年632亿美元的经济损失[2]。除此之外，加拿大的一项研究表明，因为治疗失眠也会花费大量的资源。失眠综合症患者的人均费用（直接和间接费用）为每年5010美元[9]。除了效率损失和医疗资源花费，因失眠在工作中造成的事故，也带来了可观的经济损失。一项针对美国工作场所事故的调查显示，平均每年有2%（或27.4万例）与睡眠不足相关的昂贵工作场所事故和错误，造成的损失约为311亿美元[10]。 总的来看，健康的睡眠对心理健康的提升起着积极的作用。睡眠障碍和睡眠不足通常与心理健康问题的发生有着负向的协同作用，睡眠障碍与心理健康问题常常能互相诱导发生，并且增强症状严重程度。 2. 睡眠机制与睡眠障碍 2.1 睡眠机制 影响睡眠的机制有基因方面的机制，生物节律方面的机制及神经系统和生理系统等方面的机制，在基因机制方面指的是能追溯到特定位点基因变化引起的睡眠性状变化机制；对生物节律机制，主要指有视交叉上核（SCN）特定的“生物钟”节律影响的睡眠机制；神经系统机制，则主要指由丘脑等系统影响的神经回路机制；以及生理系统机制，主要指弥散调节系统对睡眠的影响机制。 （1）基因相关机制 基因和外部环境是影响人行为的根本原因，对于睡眠来说亦然。基因的不同是睡眠习惯、睡眠障碍发病率等问题的根本原因之一。一项近期研究对广泛的欧洲人群体进行了基因组相关分析，确定了78个影响自然睡眠时间的基因座（loci）。这些基因同时是影响纹状体和大脑皮粉发育、机械感觉反映，多巴胺受体结合以及突触传递性和可塑性等方面的基因[11]。基因通过分子途径，可直接影响睡眠；也可能通过改变生物节律、影响神经系统和生理系统等方面对睡眠造成影响。基因的影响是多方面的，同时多个基因座也可能通过不同的渠道，对同一项睡眠性状造成影响。 短睡眠症状是一种十分神奇的睡眠性状，患有这种症状的人被称为天生短睡眠者，这种症状与其说是一种疾病，不如算一种“礼物”。短睡眠症状表现为需要的睡眠时长显著少于正常平均水平的人群，且更短的睡眠并不会对其造成任何可观测的负面影响，甚至还能让天生短睡眠者更乐观、积极，擅长一心多用，且有更高的疼痛阈值，甚至寿命更长。天生短睡眠的发生与多个基因变异有关，例如：短睡眠者的hDEC2-P385R基因异常，表现为不转录[12]。另外，ADRB1+基因突变影响β1-adrenergicreceptors肾上腺素受体表达，与天生短睡眠发生直接相关[13]。短睡眠可能不属于一项睡眠障碍，因为迄今研究没有发现短睡眠的明显负向影响。上述列举的两个基因通过了不同的分子机制，影响了天生短睡眠的发生，从这里可以窥见睡眠基因机制一斑。 除了影响睡眠时长、嗜睡、短睡眠、失眠等性状，研究也发现了诸多影响睡眠期间其他生理指标和睡眠障碍的基因。如影响腿不安综合症（RLS）RestlessLegs Syndrome的基因有：BTBD9, PTPRD, MEIS1/ETAA1(b)等[14]。 （2）生物节律机制 大脑通过生物节律机制，调节清醒、快速眼动睡眠、和非快速眼动睡眠三个具有巨大的大脑活动差异的状态时间的互换。整个睡眠的过程。在唤醒过程中，脑电图显示低振幅，快频率。在NREM睡眠期间，脑电图主要由Delta（0–4Hz）和theta（4–7 Hz）范围内的较慢频率主导，并且保持长时间清醒后通常伴随着大量的NREM睡眠，其中Delta活动特别高。在人类中，快速眼动睡眠REM期间的脑电图表现出低振幅，快速活动。REM睡眠期间的皮质脑电图显示出大量的theta活性，这是由潜在的背侧海马引起的。REM睡眠期间肌肉活动受到强烈抑制，从而阻止了梦想的实现。 人通常在夜间睡觉，白天清醒，这很容易让人联想到昼夜节律对于睡眠节律的直接作用。视交叉上核（SCN）是哺乳动物大脑中一个独特的结构，是形成和维持大佬昼夜节律震荡的关键机制[15]。在SCN，通过物质性的变化来编码了基本的节律，比如DNA转录蛋白质周期、褪黑素周期等，人体通过精妙的物质机制实现了这个“时钟”，并且通过体感温度变化和光照来修正这个周期，达到与昼夜基本同步的效果。如果将动物置于恒温恒定光照的环境中，来自SCN的昼夜节律得不到外界信息的修正，将会在短期内偏离昼夜节律的节律[16-17]。除此之外，节律的调节也有众多内分泌机制的参与，营养素和类固醇类激素的变化，也会导致昼夜节律的感知失调[18]。 （3）神经系统机制 丘脑是正常睡眠产生的关键大脑部位，也是人类最早发现的影响睡眠的人脑区域。丘脑内的电路包含了一个产生脑波震荡的单元，其功能关键取决于兴奋性丘脑中枢神经元和抑制性丘脑网状神经元之间的相互突触连通性，以及中枢神经元的抑制后反弹机制[19]。下丘脑外侧（LH）和下丘脑后部（PH）的临床损伤通常会导致严重的嗜睡。这些人每天可以睡15–20个小时，醒来后很快就能再次入睡。LH中有一组GABA能神经元神经支配丘脑的网状核，这些LH神经元的光激活迅速将小鼠从NREM睡眠中唤醒，而光抑制作用则增加了慢波并延长了NREM睡眠周期[20]。另一类GABA能LH神经元神经支配促进睡眠的大脑区域，这些神经元的化学遗传激活可将醒觉持续数小时[21]。丘脑的网状核（TRN）可以诱导局部皮质状态的快速调节，产生控制睡眠状态的关键慢波[22]。同时丘脑控制着皮质区域内和皮质区域之间的功能连接，功能性皮层网络的丘脑构造是定向唤醒状态产生的基础，定向唤醒是认知描述的一个中间水平，它将一般唤醒与感觉运动转换的精确控制联系起来[23]。 除了由神经元构成的神经系统可以作用于睡眠过程，星形胶质细胞等神经支撑系统同样起着不可忽视的作用。比如在SCN节律形成过程中起着重要作用[24]，星形胶质细胞通过控制生物钟表达时ATP的释放，是实质上参与了节律调节过程的[25]。更广泛的研究表明，星形胶质细胞通过释放腺苷促进睡眠。并且睡眠期间，星形胶质细胞通过淋巴途径的活动清洁大脑[26]。 （4）睡眠生理机制 调节睡眠状态的生物分子可分为长效物质和短效物质，短效物质通常是由相关神经系统释放的，以神经递质为主，如GABA、谷氨酸盐、去甲肾上腺素（NE），5-羟色胺（5HT），多巴胺（DA）或组胺等物质，作用于快速地苏醒等过程[27, 28]。而长效物质通常是保持清醒或者保持睡眠的物质，或者说是让人感觉困倦的物质，虽然这类物质并不能即时生效，但广泛的生理系统参与了长效物质的调节过程，形成了睡眠调节的生理系统机制。食欲素是维持长时间清醒的重要物质，本质上是生物觅食本能带来的进化结果。当动物处于压力，寻求奖励或应对稳态挑战时，食欲素信号传导还有助于维持唤醒状态，与饥饿感共同作用域清醒的过程[29]。最新的研究表明，食欲素神经元在能量平衡，情绪，奖励系统和唤醒之间提供了至关重要的联系，这可能能解释睡眠障碍与一些心理健康问题的关系。 腺苷是广泛作用于全脑突触的小分子递质，也是调节睡眠需求的重要物质[30]。日常生活中常用的提神物质，如咖啡、茶叶中，均含有腺苷受体的拮抗剂。人体在保持清醒的过程中，将会持续地增加腺苷浓度，表现为困意渐浓；而睡眠时腺苷浓度急剧下降。 免疫系统对睡眠也有影响，这是符合客观规律的。毕竟良好的睡眠对免疫系统正常运作是十分重要的，因此客观上进化了一条由免疫系统反馈到睡眠系统的神经机制：表现为免疫信号分子（例如细胞因子白介素1，cytokine interleukin 1）与大脑神经化学系统（例如5-羟色胺系统，serotonin system）之间的相互作用[31]。胞壁酰二肽、白细胞介素-1这类由细菌感染或免疫细胞产生的物质，将会同时激活免疫系统和易化非REM的产生。直观上看，这个机制将会带来感冒时人容易嗜睡的症状。 2.2 睡眠障碍 睡眠障碍有多种类型，通常可以分为：睡眠剥夺（未能获得必要的睡眠数量和质量）、睡眠中断（易醒而无法保持睡眠或连续性出现中度睡眠）、睡眠期间发生的各种事件（如：阻塞性呼吸暂停、不安腿综合征和快速动眼睡眠行为障碍等）三大类[32]。而临床上按照国际睡眠障碍分类第二版（ICSD-2），将这些障碍按照诊断逻辑区分为了相对独立的疾病类别：失眠，睡眠呼吸障碍，中枢性睡眠增多，昼夜节律失调，睡眠觉醒障碍，异态睡眠。 失眠（Insomnia）症是最常见的睡眠症状，主要分为难以启动睡眠（DIS），难以维持睡眠（DMS），清晨苏醒（EMA）和非恢复性睡眠（NRS）四类[6]。睡眠呼吸障碍主要包括睡眠呼吸暂停综合征（Sleep Apnea）其特征是在睡眠期间反复发作上呼吸道部分或完全塌陷。随之而来的气流减少通常会导致气体交换的严重紊乱和从睡眠中反复引起的唤醒。阻塞性睡眠呼吸暂停的健康后果很多。如果不加以治疗，将导致白天过度嗜睡，认知功能障碍，工作表现受损以及与健康相关的生活质量下降[33]。中枢性睡眠增多指的是嗜睡症（Narcolepsy），又称为发作性睡病。其症状十分严重：表现为不可抗拒的白天嗜睡和突然的肌张力丧失（瘫痪或瘫倒），并可能伴随麻痹和幻觉。发作性睡病对人的生活有较为严重的影响，甚至可能导致残疾和猝死[34]。昼夜节律失调（Circadian rhythm sleep disorders）表现为失眠和白天过度嗜睡，影响正常作息。实质上是由于睡眠-觉醒的24小时周期，与正常昼夜周期错乱导致的症状。主要可能由内源性神经系统障碍，和外源性的时差、值班等事件导致[35]。睡眠觉醒障碍（sleep-wake disorder,SWD）指的是由于食欲素等物质缺乏导致的清醒困难症状[36]。异态睡眠（parasomnias）表现为在睡眠中有异常动作或情感体验，是在睡眠中出现的异常发作事件，如梦魇、梦呓、梦游症、磨牙和遗尿症，常见发生于青少年儿童[37]。 除此之外，睡眠障碍还可能引起的相关性运动障碍，如不宁腿综合征，睡眠相关性腿痉挛，睡眠相关磨牙，睡眠相关节律性运动障碍等；相关的神经系统疾病，如卒中，痴呆，癫痫等[38]；相关的精神疾病，如焦虑、抑郁、创伤、精神分裂等[39]；以及其他与睡眠障碍相关的系统疾病，如心血管和消化系统疾病[40-43]。 3. 睡眠监测与睡眠质量评估 睡眠节律的紊乱是很多相关疾病出现的早期标志，稳定的睡眠状态和水平可以改善患者的生活质量和精神状态，因此科学的睡眠监测无论是对于医学实践还是对于医学研究都具有重要意义。睡眠监测主要可以分为主观监测和客观监测两个方案，主观监测是指通过使用标准的睡眠量表[44]来进行睡眠信息记录和睡眠质量评估，客观监测主要是指借助于外部仪器设备如脑电图（EEG）[45]，PSG或呼吸机[46]心电图[47]等设备进行睡眠信息记录和评估的方案。其中以主要基于脑电信号（EEG）进行的睡眠监测和评估是，应用最多也是接受度标准最好的方案。 除了标准的和高精度的睡眠监测设备，随着信息技术的发展还有一类设计便捷，便于大众化使用的可穿戴睡眠监测设备也越来越受到关注。但一般可穿戴睡眠监测设备抗信号干扰性和精确度会有一定的问题，这类监测设备所产生的睡眠相关生物信号数据一般具有较高的噪音。随着各类算法的发展，有越来越多的信号处理算法和数据算法能够开始支持在这类低质量数据睡眠数据及上实现比较好的睡眠分析结果，比如通过睡眠数据预处理，睡眠数据特征的构建以及不同分类模型的选择，能够实现较好的睡眠分期准确率。 3.1 基于脑电信号的睡眠监测设备 临床最标准和常用的的睡眠监测设备是附带脑电采集功能的多导睡眠监测仪(PSG)[48]，PSG多导睡眠监测仪是当今睡眠医学中的一项重要技术，同时被称为判别睡眠障碍相关疾病的最终标准（Ground Truth）。PSG设备能够同时监测身体多类生物信号，主要包括体动信息、脑电波信号、眼球运动状态、肌电图信号、心电图信号等。临床上主要基于PSG设备系统采集的的脑电信号（EEG）或者专门的多通道脑电设备进行睡眠脑电信号监测，其监测准确率高，信息记录丰富。但临床使用的PSG的和多导EEG脑电设备通常佩戴较为繁琐，比如在佩戴前需要清洗头发等，需要将电极或传感器固定在被监测人身体的特定头部位置，并需要与头皮接触良好，并需要在指定的时间和地点进行监测。这类设备不便于长期睡眠监测使用，同时会给被监测者带来不舒适感，而且花费较高，需要专业的医学专家对生物信号进行特征分析，从而评估睡眠状态，不具有日常使用性和便携性。 3.2 基于呼吸设备的睡眠监测 呼吸状态是衡量一个人睡眠是否健康的重要指标[49]，呼吸状态通常使用睡眠呼吸检测仪来进行监测。通过睡眠呼吸检测仪，能够监测使用者在睡眠过程中呼吸状态和心跳状态。因为正常稳定的呼吸和心跳水平，能够给人提供较好的氧气供应和血液流动支持，让人们在睡眠过程中更加平稳，从而给使用者带来较好的睡眠体验。因此，可以通过对呼吸睡眠和心率信号的监测，进行睡眠状态监测。即主要通过呼吸监测设备能够，主要记录呼吸气流的强度及动脉血氧饱和度等指标来进行睡眠状态判断和监测。与基于脑电设备的监测面临相似的南电脑是，基于睡眠呼吸进行睡眠监测和评估方案，需要有经验的专业医生按特定的标准和规则进行判别，没法广泛便捷使用。 3.3 基于心电图设备的睡眠监测 通过对基于心电设备（ECG）的信号采集，而进行睡眠监测和睡眠质量评估也是睡眠医学常用的一种手段。由于通常临床上通过PSG记录多种主要的生理信号也会会包括心电图(ECG)、脑电图(EEG)、呼吸状态也、及血氧饱和度，但由于多维信号本身噪声较多，从而导致在基于各类单一信号分析时结果会受到影响，判别准确率有时会失真。而单一的ECG信号是一种非常重要的信号[50]，已有研究结果验证通常ECG信号状态和睡眠呼吸障碍有直接的联系，所以通过单独的ECG设备进行信号的分析也可以进行有效的睡眠监测和睡眠状态评估。此外，除了已有的医学专用心电设备，现在也有越来越多的的ECG信号[51]可以通过可穿戴设备进行采集和监测，从而使用ECG信号进行睡眠监测也是一种较好的手段。 3.4 智能可穿戴设备睡眠监测 随着硬件技术和通信技术的发展，越来越多的用于睡眠监测的高精度可穿戴设备问世，如基于EEG脑电信号进行睡眠监测的 荷兰Philip 的Smart Sleep[52]，中国Brainup的 Smart Sleep Band[53]等便携式脑机设备，通常这类设备会内置检测EEG脑电信号的高精度传感器，通过采集脑电信号并解析脑电波特征，从而对睡眠状态阶段进行分期和分析。 除此之外，还有越来越多的基于脉搏等生物信号进行的睡眠监测可穿戴设备，如环小米手环[54]，华为手环[55]，华为智能手表[56]苹果智能手表[57]等智能硬件，可以结合脉搏生物信号与体动信号检测进行睡眠状态监测。相比与临床睡眠监测常用的EEG，PSG，ECG，呼吸监测仪等中大型设备带了的操作不便利，经济负担高，以及体感不舒适度等限制条件来说，用于睡眠监测的可穿戴设备一般携带方便，使用成本较低。虽然最开始的可穿戴设备会存在抗干扰性较差，佩戴舒适感较差，而且有时会由于信号和通讯问题导致睡眠分期准确率较低等问题。除此之外，便携式睡眠监测设备大多采集的的生理信号相对较为单一，直接用于精细化的睡眠相关疾病的筛查上准确度还不够，所以其临床应用范围比较小。但随着整个行业技术的发展，当前的可穿戴睡眠监测设备，不论是在佩戴舒适度还是在睡眠分期的准确率上来说都有了极大的提升，越来越多的人开始使用这类设备进行自己睡眠状况的长期追踪和监测，已经呈现出越来越多的人开始佩戴相关监测智能设备。 3.5 基于声音及其他传感的睡眠监测 随着智能手机的发展，近年出现了一些基于手机的于开发低成本的睡眠评估系统的研究，主要是基于声音信号的睡眠监测方案。主要使用智能手机的声音传感器和运动传感器进行关于睡眠阶段体动，打鼾及咳嗽等时间的检测，从而进行睡眠评估。比如[58]设计了一个智能手机睡眠监测系统，可以监测用户的睡眠呼吸状态。这类睡眠监测方案的好处是，由于是建立在智能手机基础上，所以能够实现连续并且非入侵式的呼吸监测，不会对睡眠本身造成影响。但存在的问题是，这种粗粒度的睡眠监测没法进行细致的睡眠分期和睡眠事件评估。[59]中的设计方案通过将智能手机放在用户附近来捕捉睡眠状态时的呼吸声，通过采集的呼吸神经主要通过后期的算法优化来进行睡眠检测识别准确率的提升，类似的算法方案还有如[60]，除了睡眠事件相关的打鼾，还可以记录其他呼吸事件如吞咽声或任何其他噪声，当前基于这类原理的主要睡眠监测APP有 Sleep Cycle，SleepTime [61]。 3.6 其他类睡眠监测设备 除了上述主要使用的睡眠监测设备，还有基于体动的床垫式睡眠监测系统。即通过植入床垫中的传感器采集用户的心跳或体动等生理信号[62]，从而进行睡眠监测。该类设备的好处是，无需在人体接触电极，使睡眠的环境更接近自然的状态。[63]使用可充气的空气床垫获得体动和心跳信号，从而进行睡眠质量评估。[64]中设计的SleepHunter通过手机内置传感器可以获取用户的声音数据及个人信息，从而进行睡眠监测。[65]中借于放置在T恤上的心跳和呼吸的传感器获取的数据来进行睡眠质量评估。 总的来看，智能可穿戴式传感器和移动端的应用促进了远程监测与诊断技术的发展[66]，并逐步影响了越来越多的睡眠研究人员，通过这类更加便捷的睡眠监测设备进行睡眠相关信号数据如脑电，心电，呼吸等的[67]采集，从而进行睡眠质量评估和睡眠监测分期。 4. 睡眠分期标准与方法 睡眠分期是睡眠监测和睡眠研究中的重要内容，也是睡眠分析和睡眠质量评估以及睡眠障碍和疾病诊断的的重要工具。对于睡眠分期主要依赖于脑电信号技术的发展和脑电信号识别算法准确率的提升。脑电信号（EEG）主要是由人的大脑中锥体细胞和树突细胞的神经细胞产生[68]，即而脑电波是由这些神经细胞持续放电活动而形成的，对应的脑电波频谱能够表征不同的睡眠特征。脑电信号通常主要包含四种基本频谱信号，即 α（Alpha）波、δ（Delta）波、β（Beta）波和θ（Theta）节律波[69]。除了主要的成分波，还会再睡眠状态时出现锯齿波（saw-tooth wave）、睡眠梭形波（sleepspindle）和 K 复合波（k-complex）。不同状态的脑电信号具有不同频率和产生机理，一般采集到的原始脑电信号最开始是会包含多种频谱信号[70] 。 4.1 睡眠分期的发展及标准 正常睡眠节律与与觉醒周期是一个自发的生物过程，睡眠节律能够影响机体生理功能。不同层次的医学研究如病理学、免疫学等研究等已确定出在睡眠节律中，人的大脑和神经递质系统起着关键性作用。从而对正常睡眠过程的研究能够更好的促进睡眠障碍的治疗和康复，而基于脑电的睡眠过程研究是主要的研究工具。对睡眠脑电的研究源于1928 年时德国的精神病学家 Berger发现了不同于清醒状态时脑电信号的复杂变换，即人在睡眠状态下的脑电信号存在着相对稳定和可识别的的模式特征[71]1953 年， [72]将睡眠进行分期划分，将睡眠分为了 REM（快速眼动睡眠）和 NREM（非快速眼动睡眠）两个阶段。1967 年，基于快速傅里叶变换算法（FFT），[73]将信号频谱分析算法应用在了睡眠脑电的识别研究中，进行睡眠脑电的频谱特征分析。1968 年 [74]将 NREM 期进一步精细划分为睡眠Ⅰ期、睡眠Ⅱ期、睡眠Ⅲ期和睡眠Ⅳ期，即为R&K 睡眠分期标准，对应为觉醒期、非快速眼动睡眠期（NREM）和快速眼动睡眠期（REM）[75]。非快速眼动睡眠期（NREM）包括 4 期，前两期为浅睡眠，后两期为深睡眠。正常成年人NREM1期持续约 0.5~7min，NREM2 期持续约 30~45min，NREM3 期到 NREM4 期从几分钟到一小时不等，经过 70~90min 进入第一个 REM 期，大约持续 5min，再进入 NREM2 期。整个睡眠过程由非快动眼睡眠和快动眼睡眠交替完成，正常成人一夜之内总共出现 4~6 次 REM 睡眠。正常成人睡眠时间大约为 6h 以上，此标准被广泛应用在睡眠特征研究中。 在 R&K 睡眠分期标准的基础上，美国睡眠医学会（AASM）在 2007 年结合各睡眠相关科研机构意见提出了新的睡眠分期标准。从新标准开始至今， AASM 标准逐渐成为国际上使用最普遍的睡眠分期标准。AASM 将 R&K 标准中 S3、S4 期合并为一期，即新的标准将睡眠状态分为 5 期：清醒期 W、快速眼动睡眠期 R、浅睡一期 N1、浅睡二期 N2、深睡期 N3[76]（如图 1所示）。每个周期持续 1.5h 左右。睡眠周期从最开始阶段 W-N1-N2-N3-N2-REM 开始，再重复 N2-N3-N2-REM，在这个循环中快速眼动期大约占总时间的五分之一至四分之一。 图1. AASM睡眠分期示意 睡眠分期常用的睡眠分期方法有，基于专家知识规则的睡眠分期方法[77]，基于睡眠脑电信号特征提取的机器学习睡眠分期方法和近年比较多的[78]基于自动特征提取的深度学习人工智能算法[79]。通常医学上现在比较标准的是，整晚的睡眠分期由临床经验比较丰富的医学人员根据多导睡眠信号图中的脑电信号手动进行划分，然后根据专家划分的睡眠分期，机器学习和深度学习算法基于数据标注进行自动化睡眠分期。 （1）基于专家规则的睡眠分期 最早的睡眠分期主要由睡眠相关临床医生根据患者的睡眠状态对应的脑电信号来判别，主要基于不同的睡眠阶段对应的脑电特征有不同的特点。比如觉醒期是入睡前的阶段，大脑处于清醒状态，此时脑电波主要特点是α波和β波相互混合，于是可以通过其中α波的分布比例来进行判别[80]。对应的睡眠I 期（S1）是睡眠的过渡期，这一阶段逐渐从清醒进入到了睡眠状态，对应的α波逐渐减少，逐步出现比例较高的θ波和低幅β波。睡眠Ⅱ期（S2）时，脑电波以梭形波与K 复合波为主，睡眠Ⅲ期（S3）入睡者睡眠程度加深，δ波在脑电信号中约占主要比例。再到REM 睡眠期（StageREM）这时眼球会快速转动，脑电信号状态也与浅睡眠状态时较为相似，而且随着年龄的增加REM 期在整体的睡眠周期中所占比例也会逐渐的减少[81]。 基于人工的睡眠分期结果，主要依赖专家的经验，含有一定的主管成分，通常由于专业人员的经验不一致而产生差异，并且整个分期确定过程是一个高强度体力和繁琐的过程。 （2）基于机器学习的睡眠分期 随着计算机技术的发展，基于特征构建的机器学习算法来进行睡眠分期能够有效的节省人力并且计算效率相对较高。机器学习主要是通过对睡眠数据进行特征提取和特征选择后进行模型计算从而实现自动化分类，这种分类方法在睡眠阶段划分中被广泛应用。如[82]采用决策树的方法进行睡眠分期，[83]中使用贝叶斯推断的方法进行睡眠分期，准确率达到了85%以上[84]采样决策树SVM分类算法对睡眠阶段进行基于ECG心电信号的划分，其准确率达到了78%以上，[85]采用马尔科夫模型基于EEG信号的睡眠分析，准确率达到了80%以上，[86]基于EEG信号并采用SVM模型划分睡眠阶段，准确率达到90％以上。 机器学习睡眠分期准确率主要依赖于睡眠信号的特征选择，因此设计好的特征至关重要。但由于睡眠状态EEG信号本身的非线性和非平稳性等特性，传统的机器学习方法在进行睡眠EEG信号特征构建的时候需要较好的信号处理算法来进行处理，同时这类基于特征工程的睡眠自动分期模型需依赖人工特征提取，常用的睡眠特征选择如表 1 所示 ，所以不同人设计的特征存在不一致性，会存在一定的统一泛化问题。
表1. 机器学习算法常用睡眠信号特征选择 （3）基于深度学习的睡眠分期 深度学习算法[87,88]是当前阶段人工智能领域的核心方法，相对于传统机器学习模型，深度学习模型通过构建基于人脑神经系统的多层神经网络结构，能够实现对输入数据或者识别任务数据进行多层的非线性特征变换，并且逐层提取更高维的特征表示，从而让模型获得更深层的数据规律，进行实现高识别准确率，同时满足良好的泛化性和鲁棒性。近年来，深度学习模型越来越多的应用于自动EEG睡眠分期领域，如[89]在2016年5月的一篇论文中提出了一种包含卷积神经网络（CNN）的自动睡眠分期模型[90]将CNN用于对从原始睡眠EEG信号中提取时频特征的分类，[91]提出了一种将CNN置于自动睡眠分期模型最底层的自动睡眠分期模型，实现了特征的自动提取和端到端自动睡眠分期， [92,93]通过对CNN的迁移应用实现了端到端自动睡眠分期模型的构建，[94]在CNN模型的基础上将循环神经网络（RNN）引入自动睡眠分期模型，RNN的嵌入可有效提升模型的分类效果。[95]提出了基于双向递归神经网络(BRNN)的单通道EEG睡眠分期方法，达到了90%以上的准确率。[96]通过使用RNN递归神经网络结构的（Bi-LSTM）深度学习模型实现了睡眠的自动化分期，验证数据集上取得了85%以上的准确率。深度学习模型的引入虽然有效避免了特征选取的主观性，但对于睡眠数据集的要求较高，需要采集一定规模的睡眠数据，才能保住睡眠分期模型的准确率，同时也需要性能较好的计算设备来支持深度学习模型训练。 4.2 睡眠质量评估 除了常用的基于各类仪器设备进行的睡眠监测和基于睡眠分期等进行的睡眠质量评估，还有对应比较简单直接的的基于量表的睡眠质量评估与筛查。 睡眠相关的主要量表有匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）[97]，主要包括主观睡眠质量、入睡时间、睡眠时间、睡眠效率、睡眠障碍、催眠药物应用、日间功能障碍等指标的统计；[98]睡眠障碍量表（SDQ），该表是一个评估睡眠障碍的问卷，主要为了诊断存在的睡眠障碍；阿森斯失眠量表（AIS）[99]，其中前5 个指标主要评估睡眠的质量，后 3 个指标主要评估失眠患者的日间情况；睡眠状况自评量表（SRSS）[100]，主要包含入睡时间、睡眠时间、睡眠质量和睡眠觉醒程度及觉醒后的精神状态等指标；症状自评量表问卷（SCL-90）[101]，主要包含感觉、思维、行为习惯、人际关系、饮食睡眠等 10 个方面的心理症状情况指标；埃普沃思嗜睡量表（ESS）[102]主要用来评定白天过度嗜睡状态；失眠严重程度指数量表（ISI）[103]，一个简短的自我睡眠评估工具共 7 个条目，主要用来评价患者的失眠严重程度。 由上述睡眠量表统计可以看出，临床上与失眠相关的量表较多，通常面对不同的睡眠研究和诊断关注点，会对应选择更加匹配的量表来进行睡眠质量评估。基于量表进行睡眠监测与评估的法具有操作简单方便实施的优点。但这类方法容易受到被测试者主观因素的影响，故该类方法的评价结果在客观性方面是缺乏足够可信度。所以，睡眠量表通常会作为睡眠质量评估指标结合睡眠监测仪器如脑电设备EEG的量化指标进行睡眠质量综合评估，以便达到更高的诊断和评估准确度。 5. 睡眠的主要影响因素 正常的健康的睡眠是指具有充足的睡眠时长、良好的睡眠质量、规律的睡眠习惯以及没有睡眠中断和障碍等现象的睡眠[104]。健康的睡眠能够对人体的新陈代谢、免疫功能、心血管系统、大脑认知等生理健康有很好的调节作用[105-108]，也能帮助精神恢复、消除疲劳，促进心理健康[109,110]，良好的睡眠有助于提高生命活力和生活质量。相反低质量或不健康的睡眠，如：睡眠不足或者睡眠障碍等，则会影响健康行为习惯[111]，诱发心血管、糖尿病、肥胖病、代谢综合征等多种生理疾病和炎症[112-114]，以及导致抑郁、压力、暴躁等精神心理疾病并降低大脑认知功能[115-118]，从而增大死亡几率。因此探析睡眠的影响因素至关重要，将有助于高效地有针对性地采取措施对睡眠进行干预。 睡眠障碍有多种类型，可以总结为：睡眠剥夺（未能获得必要的睡眠数量和质量）、睡眠中断（易醒而无法保持睡眠或连续性出现中度睡眠）、睡眠期间发生的各种事件（如：阻塞性呼吸暂停、不安腿综合征和快速动眼睡眠行为障碍等）[119]。近几十年研究人员从饮食、神经系统、基因、社会压力等各个方面研究了影响睡眠的因素，综合国内外研究发现，睡眠的影响因素主要分为五个方面：生活方式、社会心理、环境、生理、神经疾病和睡眠障碍、基因和遗传等因素。 5.1 生活习惯 人类的生活方式[120]，如：饮食、喝酒、抽烟、运动、久坐等会影响个体的睡眠时长和睡眠质量[121]。睡眠时长和抽烟喝酒习惯有明显的量效关系，每天抽烟的数量越多睡眠时长越少，而饮酒与睡眠的关系服从“J型”曲线分布，[122]适度的饮酒有利于提高睡眠质量而过度酗酒则会降低睡眠健康水平。[123]饮食习惯和睡眠质量是互相影响的，健康规律的饮食有助于促进睡眠质量，良好的睡眠则有利于形成有益身心的饮食习惯。此外，身体活动和久坐行为与睡眠存在紧密且独立的内在联系，身体活动对睡眠的促进作用是通过特定的运动负荷提升个体的生理机能、消除疲劳、调节神经系统、改善负性情绪、减少久坐时间从而改善睡眠质量，而久坐行为对睡眠则是相反的作用。此外，久坐行为和身体活动这两个因素[124]对睡眠质量既有独立作用又有交互作用，长期的久坐行为[125]，会导致睡眠时长减少、睡眠质量下降，疲劳感增加。 5.2 社会心理因素 生活方式对睡眠的影响也是不可忽视，如负面的心理状态，抑郁、焦虑、压力过大等也会影响到睡眠的质量。[126]发现教育程度和工作强度与睡眠质量有关，没有完成高中学业的人以及工作强度过大的人更容易有中等程度的睡眠问题，而失业状态的人则容易有严重的睡眠问题，但是有中等强度运动习惯的女性患严重睡眠问题的几率会变小。[127,128]经济社会地位低的人更容易睡眠不足或者更容易处于降低睡眠质量的环境中，进而导致更容易患心脑血管等慢性病以及躁怒、抑郁等精神心理疾病。[129]结合匹兹堡睡眠质量指数、多导睡眠图、脑电等多种测量方法对比了黑种人、黄种人和白种人女性的睡眠健康状况，发现黑种人的主观和客观睡眠水平都比白种人低，黄种人和白种人的睡眠慢波则显著不同，且社会经济地位的差异并不能调节这种由人种所带来的的睡眠差异。 另外，激越型抑郁症患者多呈现入睡困难、睡眠时间短和睡中容易惊醒的特点，而迟钝型抑郁症患者则表现为多睡[130]。失眠的人通常会伴有焦虑、神经质、抑郁、过度兴奋、强迫行为等症状[131]，[132,133]长期处于压力大和焦虑的状态睡眠质量会下降，最常表现为入睡困难，抑郁患者或其他有精神疾病的人则在睡眠过程中更容易惊醒且醒来后很难继续入睡，这种现象在老年人和孕妇中更常见[134,135]，而孤僻的人虽然不会减少睡眠时长但是更容易形成不规律的睡眠习惯、睡眠效率低,白天更容易疲惫[136,137]。长期处于低睡眠质量状态的个体的脑认知功能也会受到影响，其情绪管控能力会下降[138]。 总的来说，具有心理和精神疾病的个体睡眠健康水平普遍较低,具体所表现的睡眠问题会因个体心理疾病的不同而表现出不同的症状。 5.3 环境因素 环境因素本文主要分自然环境和人工环境因素队睡眠的影响，如：温度、湿度、海拔、光线、声音、电磁波、空气质量等。23℃是睡眠的最佳室内温度[139]，在此室温下睡眠潜伏期最短、慢波睡眠时间最长，最容易获得舒适的睡眠质量，但是室内温度对睡眠的影响可能存在性别和年龄差异，女性的最佳睡眠室温比男性略高[140]，年轻人的睡眠最佳室温约为23-24℃，而中年人和老年人分别为25-26℃和27-28℃[141]。被窝温度也是影响睡眠的重要影响因素[142]，最有利于保持高睡眠质量的被窝温度是29-31℃。[143]认为这种温度睡眠机制可能是下丘脑视前区的硝基能与谷氨酸能神经元感知温度变化后由γ-氨基丁酸介导，引发睡眠结构变化，[144]发现可能与棕色脂肪中一种特异存在的促睡眠物质有关，也有研究[1465]表明温度是通过影响个体生物钟的运行和褪黑素的分泌间接影响了核心体温，从而对睡眠质量产生影响的。温度的改变往往伴随着环境湿度的改变，[146]17~28℃和40%~60%分别是个体能够获得最舒适睡眠的室内温度和相对湿度。因此温度和湿度是密不可分的两个对睡眠有影响的环境因素，需要综合考虑二者对最佳睡眠质量的影响。 由于城市化进程和现代交通的发展，噪音被认为是影响睡眠质量的重要环境影响因素，夜间噪音不仅会降低睡眠质量，还可能会造成精神障碍和诱发各种生理疾病[147,148]。噪声主要是通过噪声的强度影响睡眠质量的，人在极静环境下的总睡眠时长、深度睡眠时长和快速眼动时长相对较长，觉醒次数少[149]，但是深度睡眠时长会随着周围噪声的增大而减少，长期处于噪音环境下睡眠中段容易觉醒从而导致睡眠障碍[150]。汽车、飞机、暖通等设备产生的低频噪音则是噪音影响睡眠质量的另一种形式，此类噪声会使附近居民的情绪变的更加烦躁，夜间睡眠健康水平下降且白天更容易疲惫，从而导致其他身心疾病[151,152]。光线对人类的睡眠也有重要影响，主要是个体的昼夜节律会受到光照强度、光照时间和光谱特征的影响而发生变化以及褪黑色能够受到光的调节作用从而影响睡眠[153,154]，如：夜间的灯光暴露会减少睡眠时间并增加白天的疲劳程度[155]。[156-158]地理位置环境也会对人类睡眠产生影响，如：个体会在高原缺氧环境的前期因为不适应出现呼吸障碍和低氧血症症状从而影响睡眠质量降低，但是在短暂停留三天后，个体被破坏的睡眠结构会有部分得到恢复。 流型病学调查发现电磁辐射对睡眠也有一定影响[159]，长期暴露在高磁场环境下的居民失眠率高达85.4%，明显高于生活在正常地区的居民。此外，空气污染与睡眠有密切的关系，空气污染会增加睡眠呼吸暂停和紊乱的风险，尤其在患有呼吸系统疾病和低经济社会地位的人群中此影响更加显著[160,161]。 总的来说，声、光、温湿度、污染等环境物理因素都会对人类的睡眠健康水平产生影响，充分认识各个环境因素对睡眠的影响机制有利于为个体创造良好的睡眠环境以及为睡眠障碍患者进行针对性的干预治疗。 5.4 生理、神经疾病 睡眠是一个复杂的生理现象，会受到多种因素相互作用的影响。近年来越来越多的人受到睡眠困扰，生活、工作、学习等方面都受到了影响，抑郁等神经变性性疾病（NDDs）也成为社会越来越普遍的健康问题，而睡眠障碍则是神经变性性疾病常见的临床表现，所以睡眠障碍往往与抑郁症、精神分裂症、睡眠-觉醒节律紊乱等神经变性性疾病关系密切。NDDs睡眠障碍的发生机制主要源于生物节律的改变、神经环路的受损、神经递质和神经内分泌异常、蛋白异常聚集和清除减少。 神经变性性疾病会损害生物节律，阿尔兹海默症（俗称老年痴呆症）[162,163]]患者的SCN神经元明显减少，影响了节律基因的正常表达，从而使得节律性行为功能受损而产生或伴有睡眠障碍，影响睡眠健康。因此，睡眠障碍与神经疾病的关系非常密切，睡眠障碍这类睡眠问题可能是神经疾病的临床表现，也可能是伴发症状，也可能是致病因素，要结合二者症状对患者的疾病进行判断和治疗。 除了神经疾病会影响睡眠健康，一些其他的生理疾病也会导致睡眠异常。[164]患有慢性疲劳综合征（CFS）的儿童往往有睡眠-觉醒节律紊乱以及睡眠中断的症状，从而导致睡眠质量不高。[165]患有心血管疾病和结直肠癌的妇女往往会有失眠以及睡眠时长过短或过长的症状。一些生理性的先天不足或者后天病变，比如：颅面部发育畸形、甲状腺功能地下、呼吸道黏膜水肿或者因肥胖导致的粘膜下脂肪堆积都可能会引起呼吸暂停综合征从而降低睡眠质量[166]。此外，肠道菌群与睡眠状况之间也存在双向影响的密切关系，长期的睡眠不足和昼夜节律紊乱导致生理应激反应从而导致肠道微生态菌群失调，而肠道微生态的改变可能通过脑-肠轴（即中枢神经系统，CNS）影响神经系统或心理精神状态，从而引起睡眠障碍和认知功能下降[167]。 5.5 基因和遗传因素 随着全基因组关联研究方法的深入发展以及其他精密仪器的进步，越来越多与睡眠相关的基因被发现[168]，目前已经有20多种重要的生物钟基因被发现，如：Clock基因、Dec基因、Per基因、Bmal1基因、Cry基因等[169]。[170]通过研究发现Clock基因突变会导致老鼠出现过于活跃甚至狂躁的症状，睡眠时间减少, [171]发现Clock基因T3111C位点是影响ADHD儿童睡眠障碍的重要因素。Bmal1基因[172]、Per1基因[173]和Dec2基因[174]的敲出或变异都会使得小鼠变得亢奋和昼夜节律周期变短，而敲出Cry基因会使得小鼠的睡眠觉醒次数减少、慢波睡眠增加。此外，[175]发现胎儿期暴露于地震应激以及CRHR1的rs242924与rs7209436位点携带C等位基因的成年人睡眠会出现异常，睡眠质量偏低，[176]发现遗传破坏与光暗循环慢性环境的改变会影响小鼠的摄食节律并影响微生物群的节律性和构成，从而对睡眠结构和节律产生影响。 总的来说昼夜节律生物钟基因与睡眠障碍有着紧密的联系，相关基因的变异或者先天的遗传都可能导致睡眠问题，进而影响人类健康。因此，对生物钟基因的进一步发现以及对其影响机制进行研究，人类才能从基因层次对睡眠问题进行更好的干预。 6. 睡眠干预方法 如上文所述，人类的生活方式、社会经济地位、生理心理疾病、基因突变或者周围的物理环境因素都会影响睡眠健康水平，且不健康的睡眠习惯或者睡眠障碍会诱发各种身心疾病、增大死亡率。因此选择合适的方式对睡眠进行干预对个体的健康发展至关重要。根据是否用药可以将睡眠干预分为药物干预和非药物干预，根据睡眠的影响因素以及目前国内外所采用的的干预手段，常见的非药物睡眠干预方法主要分为心理和精神干预、运动干预、物理环境和神经干预等。本节对常见的非药物睡眠干预手段进行总结。 6.1 心理和精神干预 睡眠障碍往往与心理、精神疾病有双向关系，患有心理和精神疾病的人往往会伴有睡眠问题，长期处于低睡眠质量状态也会导致心理和精神疾病的产生[177]。因此，对心理和精神进行干预不仅可以改善睡眠健康水平，还可以提高生活质量。认知行为疗法（Cognitive behavioral therapy, CBT）是公认的第一个用来治疗睡眠问题的干预方法[178],CBT的主要理论依据是患者所产生的焦虑、抑郁、暴躁等心理精神问题都是因为不合理的认知结构导致的，因此CBT主要是通过改变患者对事物的看法和认知结构来调节心理状态，根据不同的睡眠障碍会使用不同的干预手段，目前国际上普遍采用的CBT包括睡眠限制疗法、刺激控制、放松疗法、认知疗法、睡眠卫生教育等[179]，这种干预方法符合目前传统生物-医学模式向生物-心理-社会医学模式的转换趋势。已有研究发现，认知行为疗法可以个体的减缓焦虑抑郁情绪，对主观睡眠质量有显著的提升作用且可以减缓入睡困难的症状[180,182]。还有学者发现为期6周的CBT干预就可以延长睡眠总时长减少睡眠觉醒次数，睡眠效率有78.8%增加到85.1%，且停止治疗后1~2年疗效基本保持不变[183]。但也有学者认为认知行为疗法并不是心理治疗的黄金标准，从循证医学的角度来看只有17%的运用CBT治疗焦虑抑郁的案例取得了较高的干预质量，并表示其干预的机制和临床适用性仍待探索和验证[184]。 冥想与正念是近年来国内外兴起的一种新的心理精神干预方法，属于认知行为疗法，主要是通过建立新的刺激-反应模式来调整身心状态，从而促进睡眠质量。已有研究[185]发现对中学生进行每周两小时连续八周的正念冥想干预可以改善中学生的睡眠习惯、提高睡眠质量，甚至减少体内炎症，还有一些与CBT结合的干预研究，如：音乐放松联合认知疗法[186]、认知疗法联合心理疏导和社会家庭支持法[187]、呼吸结合认知疗法[188]等等，都表明对心理精神进行干预可以减少负性情绪、提高睡眠质量。但也有研究[189]表明正念冥想对心理和睡眠的调整只具有短期效果，对大学生进行每周一次连续八周的正念冥想训练可以显著改善大学生的焦虑水平和睡眠质量，但是半年后该干预疗效就会消失，大学生的焦虑状态会回到干预前。 6.2 运动干预 运动可以通过促进生理机能、消除疲劳、调节神经系统、改善负性情绪、提高生活满意度，促进睡眠质量。已有综述通过meta分析发现体育锻炼能够促进中老年人的睡眠质量[190]，也有研究发现对青少年进行简单的运动干预，即佩戴计步器三周就能增加青少年的运动量提高主观睡眠质量[191]。运动的种类和方式有很多种，高强度间歇训练（High-intensity interval training，HIIT）被认为是极其高效的降低和预防心脑血管疾病的运动方式[192]，研究表明高强度间歇运动干预对睡眠也有正面促进作用，不仅可以改善阻塞性呼吸暂停综合征[193]还可以改变不良的睡眠结构[194]。此外，对患有焦虑、抑郁症的患者进行太极拳运动干预[195]和体育舞蹈干预[196]，以及对乳腺癌患者进行短期的瑜伽干预[197]，都发现能够有效改善心理健康水平，提高睡眠质量。拉伸、放松训练也是一种常见的运动干预方法，通过身心缓解疲劳促进睡眠质量[198]。当然，也可以结合心理疏导、冥想正念、认知行为疗法和运动干预，对患者的身心状态同时进行调整，从而改善睡眠状态[199,200]。 6.3 物理环境和神经干预 如第五小节所述，温湿度、光声、电磁辐射等物理因素是影响人类睡眠质量的重要环境因素，对这些物理环境因素进行恰当的干预，可以给个体营造更舒适的睡眠环境，以及改变个体的生物节律、脑电波等，从而改善睡眠结构。由于研究表明温湿度能够通过影响生物钟的运行、褪黑素的分泌以及核心体温的改变[201]，从而对睡眠质量产生影响，所以可以通过外界手段营造室内温度17~28℃、相对湿度40%~60%来提供舒适的睡眠环境[202]。光对睡眠的改善是通过调节光强、光照时间和光谱特征进行干预的，阿尔兹海默症患者暴露于10000lux的光照射下睡眠质量会得到明显提升[203]，暴露于3000lux灯光下褪黑素会明显增加[204]且褪黑素水平会在波长为500nm时达到峰值[208]，并且，白天少暴露于蓝光和绿光能够减少睡眠觉醒次数[205]，类似地，噪音对睡眠的促进作用通过调节噪音强度、频率和作用方式实现，通过将不同人群暴露于白噪音（一种全频段的单调噪音）当中，可以提高睡眠质量和减少睡眠入睡时间[206]，利用粉红噪声（一种中低频段噪声）进行干预可以降低脑电波的复杂度、延长睡眠时间[207],结合光声治疗对睡眠进行干预可以减缓睡眠-觉醒节律紊乱[208]。射频电磁场脉冲也是一种常见的干预睡眠的方法，研究表明载频900mhz的脉冲调制射频电磁场（RF EMF）能够调制睡眠纺锤波、促进睡眠慢波、改善睡眠依赖性表现[209]。但是也有实验结果表明射频电磁辐射对睡眠是有负面影响的[210]或者无任何干预效果[211]，这种结论的不一致性可能和实验设计、暴露水平以及人群差异等有关。经颅磁刺激（TMS）也是一种利用时变的脉冲磁场对大脑的中枢神经系统进行无创、无痛刺激的技术，研究表明TMS对抑郁症患者的睡眠障碍干预有明显的疗效，睡眠总时长增加、睡眠觉醒次数减少[212]、降低呼吸曲线波动性，从而提高主观睡眠质量[213]。此外，由于肠道菌群与外周免疫系统和中枢神经系统有紧密联系，所以可以通过饮食或行为干预改善肠道微生物分布从而延长睡眠时间、改善睡眠-觉醒行为，从而提高睡眠质量[214]。 总的来说，睡眠的干预方式有很多，除了心理精神干预、运动干预、物理环境和神经刺激干预等手段之外，养成良好的睡眠卫生习惯也有利于改善睡眠质量，通过对生活方式、饮食等的干预改善睡眠习惯等方法也能够起到一定的睡眠干预效果。随着人们对睡眠影响机制的深入研究和认识，越来越多的高科技和综合干预系统会应用到睡眠问题的干预治疗中，非药物干预睡眠会逐步成为药物干预的有效补充和替代手段。 7. 总结 7.1 睡眠研究的进展 国内外的研究人员近年来对睡眠进行了各种各样的研究，在睡眠机制基础研究与临床研究也取得了很多重要的成果，基础研究部分主要涉及生物节律系统、生物钟基因等“钟铺”如何调控睡眠-觉醒节律[215]，人脑的某些部位（比如：上丘脑）和神经系统物质（如：神经化学递质、内源性促眠和促醒物质）如何调控睡眠结构和行为[216]，睡觉的本质与表象研究（如：睡眠分期、做梦等）[217]，以及部分的睡眠影响因素研究（如：神经系统疾病与睡眠障碍、物理环境因素与睡眠行为等）[218,219]。我国目前对睡眠的基础研究偏重昼夜节律和SCN有关的机制研究，如：内源性促眠神经肽和多巴胺神经元调控睡眠觉醒的机制[220]、神经变形性性疾病与睡眠节律互相作用与改变的机制[221]、光线和温度湿度等物理因素如何改变核心体温与褪黑素的分泌从而影响到睡眠节律的机制[222]、生物节律系统和人体免疫、代谢、心脑血管等生理健康之间的相互作用机制[223]，还有一些中医睡眠和调理理论方面的研究[224]等。睡眠基础部分的机制研究主要是为了更深入地认识睡眠并为判断、预测和治疗睡眠相关疾病及其他并发症提供科学依据。 临床研究部分主要关于睡眠的监测与评估手段、各种睡眠障碍的诊断与治疗、以及部分睡眠影响因素研究 [225,226]。我国对睡眠的临床研究主要偏重睡眠障碍的诊断和治疗，尤其是失眠和睡眠呼吸暂停综合征的诊断与治疗[227]。现在随着人们对睡眠影响机制的深入研究和认识，越来越多的高科技和综合干预系统开始应用到睡眠障碍的干预治疗中，逐步从传统生物-医药治疗向生物-心理-社会的非药物干预防治转变，睡眠的非药物干预手段成为了睡眠改善和其他身心、认知疾病防治的重要补充和替代手段。从使用认知行为疗法、正念冥想、运动干预、饮食干预等对个体的心理行为进行干预，从而调节睡眠习惯和结构、减少觉醒次数并改善睡眠质量[228]，到利用针刺、经颅磁刺激、声波、射频电磁辐射等方法对患者的中枢神经系统和睡眠纺锤波、睡眠慢波之类的脑电波进行干预，从而调节睡眠觉醒节律、延长睡眠时间、提高睡眠效率并提高睡眠质量[229]。总的来说，睡眠的干预的手段越来越先进、无痛和综合。 此外，随着人们对心理健康的日益关注，国内外的许多机制与干预研究都将睡眠障碍和心理精神疾病结合在一起，因为患有心理精神疾病的人（如：躁郁症、抑郁症、精神分裂症等）往往睡眠质量较差，而长期的低睡眠质量则会加重心理疾病的症状，并导致身体并发症的增加，因此许多关于睡眠的临床干预旨在同步提高患者的睡眠健康水平和心理健康状态。 7.2 睡眠研究展望 随着科学技术手段的进步和信息社会的完善，越来越多的科技工具被引入到了睡眠相关领域的研究，在睡眠机制方面的研究未来将会更多借助现有的分子生物学技术和基因编辑相关技术以及结合神经科学的研究方案进行更全面更多维的机制研究。 在睡眠监方面的研究，未来会趋向借助更多的智能设备和成熟的物联网体系以及更精细的检测设备如更直接的可以深入到对特定脑区睡眠状态的检测到特定神经元进行监测的精细睡眠监测。同时实现对不同个体更精细化和定制化的的睡眠监测，以及对更多人群的大规模集体睡眠监测。基于不同类型的睡眠相关数据，构建睡眠大数据平台，通过更多的人工智能技术和算法进行睡眠数据的清洗和处理，进一步实现睡眠数据的深度发觉和智能化分期。基于大量多维度睡眠相关数据，设计匹配的睡眠质量检测与评估标准与体系，通过更多维的生物信息数据和更长期的生理数据进行融合分析，进而实现精准化大规模睡眠质量评估研究。 睡眠干预方面，探索更精细的非药物干预，如物理干预、心理干预和睡眠卫生干预，比如不同频带的声波干预手段测试，不同强度和亮度及色带的光干预测试，基于神经系统调节的睡眠相关药物研发，以及基于更科学和量化睡眠监测与评估报告的个性化与通用化心理干预方案，更长期和可量化的运动干预等方面都将是值得探索的方向。 参考文献： [1] oth, T. (2007).Insomnia: definition, prevalence, etiology, and consequences. Journalof clinical sleep medicine: JCSM: official publication of the American Academyof Sleep Medicine, 3(5 Suppl), S7. [2] Kessler, R. C.,Berglund, P. A., Coulouvrat, C., Hajak, G., Roth, T., Shahly, V., ... &Walsh, J. K. (2011). Insomnia and the performance of US workers: results fromthe America insomnia survey. Sleep, 34(9), 1161-1171. [3] Liu, Y., Wheaton, A.G., Chapman, D. P., Cunningham, T. J., Lu, H., & Croft, J. B. (2016).Prevalence of healthy sleep duration among adults—United States, 2014. Morbidityand Mortality Weekly Report, 65(6), 137-141. [4] Wheaton, A. G.,Olsen, E. O. M., Miller, G. F., & Croft, J. B. (2016). Sleep duration andinjury-related risk behaviors among high school students—United States,2007–2013. Morbidity and Mortality Weekly Report, 65(13),337-341. [5] 黄宏星. (2006). 中国 6 城市普通人群失眠状况及京沪穗医师对抑郁伴失眠患者的认知及处理状况调查 (Doctoraldissertation). [6] Walsh, J. K.,Coulouvrat, C., Hajak, G., Lakoma, M. D., Petukhova, M., Roth, T., ... &Kessler, R. C. (2011). Nighttime insomnia symptoms and perceived health in theAmerica Insomnia Survey (AIS). Sleep, 34(8), 997-1011. [7] Consensus ConferencePanel, Watson, N. F., Badr, M. S., Belenky, G., Bliwise, D. L., Buxton, O. M.,... & Kushida, C. (2015). Joint consensus statement of the American Academyof Sleep Medicine and Sleep Research Society on the recommended amount of sleepfor a healthy adult: methodology and discussion. Sleep, 38(8),1161-1183. [8] Consensus ConferencePanel, Watson, N. F., Badr, M. S., Belenky, G., Bliwise, D. L., Buxton, O. M.,... & Kushida, C. (2015). Joint consensus statement of the American Academyof Sleep Medicine and Sleep Research Society on the recommended amount of sleepfor a healthy adult: methodology and discussion. Sleep, 38(8),1161-1183. [9] Daley, M., Morin, C.M., LeBlanc, M., Grégoire, J. P., & Savard, J. (2009). The economic burdenof insomnia: direct and indirect costs for individuals with insomnia syndrome,insomnia symptoms, and good sleepers. Sleep, 32(1),55-64. [10] Shahly, V., Berglund,P. A., Coulouvrat, C., Fitzgerald, T., Hajak, G., Roth, T., ... & Kessler,R. C. (2012). The associations of insomnia with costly workplace accidents anderrors: results from the America Insomnia Survey. Archives of generalpsychiatry, 69(10), 1054-1063. [11] Dashti, H. S., Jones,S. E., Wood, A. R., Lane, J. M., Van Hees, V. T., Wang, H., ... & Beaumont,R. N. (2019). Genome-wide association study identifies genetic loci forself-reported habitual sleep duration supported by accelerometer-derivedestimates. Nature communications, 10(1), 1-12. [12] He, Y., Jones, C. R.,Fujiki, N., Xu, Y., Guo, B., Holder, J. L., ... & Fu, Y. H. (2009). Thetranscriptional repressor DEC2 regulates sleep length in mammals. Science, 325(5942),866-870. [13] Shi, G., Xing, L.,Wu, D., Bhattacharyya, B. J., Jones, C. R., McMahon, T., ... & Krystal, A.(2019). A rare Mutation of β1-adrenergic receptor affects sleep/wakebehaviors. Neuron, 103(6), 1044-1055. [14] Sehgal, A., &Mignot, E. (2011). Genetics of sleep and sleep disorders. Cell, 146(2),194-207. [15] Colwell, C. S.(2011). Linking neural activity and molecular oscillations in the SCN. NatureReviews Neuroscience, 12(10), 553-569. [16] Buhr, E. D., &Takahashi, J. S. (2013). Molecular components of the Mammalian circadian clock.In Circadian clocks (pp. 3-27). Springer, Berlin, Heidelberg. [17] Borbély, A. A., Daan,S., Wirz‐Justice, A., &Deboer, T. (2016). The two‐process model ofsleep regulation: a reappraisal. Journal of sleep research, 25(2),131-143. [18] Yadlapalli, S.,Jiang, C., Bahle, A., Reddy, P., Meyhofer, E., & Shafer, O. T. (2018).Circadian clock neurons constantly monitor environmental temperature to setsleep timing. Nature, 555(7694), 98-102. [19] Huguenard, J. R.,& McCormick, D. A. (2007). Thalamic synchrony and dynamic regulation ofglobal forebrain oscillations. Trends in neurosciences, 30(7),350-356. [20] Herrera, C. G.,Cadavieco, M. C., Jego, S., Ponomarenko, A., Korotkova, T., & Adamantidis,A. (2016). Hypothalamic feedforward inhibition of thalamocortical networkcontrols arousal and consciousness. Nature neuroscience, 19(2),290. [21] Venner, A., Anaclet,C., Broadhurst, R. Y., Saper, C. B., & Fuller, P. M. (2016). A novelpopulation of wake-promoting GABAergic neurons in the ventral lateralhypothalamus. Current Biology, 26(16), 2137-2143. [22] Nakajima, M., &Halassa, M. M. (2017). Thalamic control of functional corticalconnectivity. Current opinion in neurobiology, 44,127-131. [23] Hastings, M. H.,Maywood, E. S., & Brancaccio, M. (2018). Generation of circadian rhythms inthe suprachiasmatic nucleus. Nature Reviews Neuroscience, 19(8),453-469. [24] Tso, C. F., Simon,T., Greenlaw, A. C., Puri, T., Mieda, M., & Herzog, E. D. (2017).Astrocytes regulate daily rhythms in the suprachiasmatic nucleus andbehavior. Current Biology, 27(7), 1055-1061. [25] Haydon, P. G. (2017).Astrocytes and the modulation of sleep. Current opinion in neurobiology, 44,28-33. [26] Weber, F., Chung, S.,Beier, K. T., Xu, M., Luo, L., & Dan, Y. (2015). Control of REM sleep byventral medulla GABAergic neurons. Nature, 526(7573),435-438. [27] Mahler, S. V.,Moorman, D. E., Smith, R. J., James, M. H., & Aston-Jones, G. (2014).Motivational activation: a unifying hypothesis of orexin/hypocretinfunction. Nature neuroscience, 17(10), 1298. [28] Sakurai, T. (2007).The neural circuit of orexin (hypocretin): maintaining sleep andwakefulness. Nature Reviews Neuroscience, 8(3),171-181. [29] Wang, Z., Ma, J.,Miyoshi, C., Li, Y., Sato, M., Ogawa, Y., ... & Fujiyama, T. (2018).Quantitative phosphoproteomic analysis of the molecular substrates of sleepneed. Nature, 558(7710), 435-439. [30] 余劼, 许奇, & 王毅群. (2011). 腺苷受体调节睡眠觉醒作用机制进展 (Doctoraldissertation). [31] Imeri, L., & Opp,M. R. (2009). How (and why) the immune system makes us sleep. NatureReviews Neuroscience, 10(3), 199-210. [32] Altevogt, B. M.,& Colten, H. R. (Eds.). (2006). Sleep disorders and sleepdeprivation: an unmet public health problem. National Academies Press. [33] Logan, R. W., &McClung, C. A. (2019). Rhythms of life: circadian disruption and braindisorders across the lifespan. Nature Reviews Neuroscience, 20(1),49-65. [34] Wulff, K., Gatti, S.,Wettstein, J. G., & Foster, R. G. (2010). Sleep and circadian rhythmdisruption in psychiatric and neurodegenerative disease. Nature ReviewsNeuroscience, 11(8), 589-599. [35] Qian L X , Xudong L ,Han-Bing D , et al. Sleep Quality, Sleep Duration, and the Risk of CoronaryHeart Disease: A Prospective Cohort Study With 60,586 Adults[J]. Journal ofClinical Sleep Medicine, 2018, 14(1):109-117. [36] Zhu B , Quinn L ,Fritschi C . Relationship and variation of diabetes related symptoms, sleepdisturbance and sleep-related impairment in adults with type 2 diabetes[J].Journal of Advanced Nursing, 2018, 74:689-697. [37] Koren D , Taveras E M. Association of sleep disturbances with obesity, insulin resistance and themetabolic syndrome[J]. Metabolism, 2018, 84:67-75. [38] Hery C M B, Hale L,Naughton M J. Contributions of the Women's Health Initiative to understandingassociations between sleep duration, insomnia symptoms, and sleep-disorderedbreathing across a range of health outcomes in postmenopausal women[J]. Sleephealth, 2020, 6(1): 48-59. [39] Punjabi, N. M.(2008). The epidemiology of adult obstructive sleep apnea. Proceedingsof the American Thoracic Society, 5(2), 136-143. [40] Dauvilliers, Y.,Arnulf, I., & Mignot, E. (2007). Narcolepsy with cataplexy. TheLancet, 369(9560), 499-511. [41] 韩芳. (2015). 昼夜节律性睡眠障碍. 生命科学, 27(11), 1448-1454. [42] Baumann, C. R., &Bassetti, C. L. (2005). Hypocretins (orexins) and sleep–wake disorders. TheLancet Neurology, 4(10), 673-682. [43] Laberge, L.,Tremblay, R. E., Vitaro, F., & Montplaisir, J. (2000). Development ofparasomnias from childhood to early adolescence. Pediatrics, 106(1),67-74. [44] 杨坤, 谢光荣, 胡义秋, et al. 重性抑郁症患者匹茨堡睡眠量表评估和多导睡眠脑电图的研究[J]. 中华行为医学与脑科学杂志,17(7):631-632. [45] 李延斌. 脑电仪器的发展和临床应用[J]. 中国医疗器械信息, 2002, 8(5):28-31. [46] 陈春杰, 陈春秀, 黄壮志. 无创呼吸机治疗慢性阻塞性肺疾病合并呼吸衰竭疗效观察[J]. 现代诊断与治疗, 2013(17). [47] 刘群, 洪大庆. 动态心电图仪的临床应用与进展[J]. 医疗装备,016(7):22-22. [48] Kushida Clete A,Littner Michael R, Morgenthaler Timothy,等. Practice Parameters for the Indications for Polysomnography andRelated Procedures: An Update for 2005[J]. Sleep, 2005(4):4. [49] 朱启江. 91 例新生儿窒息临床分析[J]. 中国妇幼保健，2006(1)：56-57. [50] Zhao W, Ni H, Zhou X,et al. Identifying sleep apnea syndrome using heart rate and breathing effortvariation analysis based on ballistocardiography[J]. 2015, 2015:4536-4539. [51] C．Song et a1．An obstructive sleepapnea detection approach using a discriminative hidden Markov mode from ECGsignals[J]，IEEE Transactions onBiomedical Engineering，201 6：l 532—1 542． [52] https://www.usa./c-e/smartsleep.html [53] http://www./page/cn/product.html [54] http://www.mi.com/shouhuan [55] https://consumer.huawei.com/cn/wearables/band4-pro/?utm_medium=cpc&utm_source=bdpz&utm_campaign=2019_HW_BDPZ [56] https://consumer.huawei.com/cn/wearables/watch-gt2/?utm_medium=cpc&utm_source=bdpz&utm_campaign=2019_HW_BDPZ [57] https://www.apple.com.cn/shop/buy-watch/apple-watch [58] Hao T , Xing G , ZhouG . ISleep: Unobtrusive sleep quality monitoring using smartphones[C]//Proceedings of the 11th ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems.ACM, 2013. [59] Ren Y , Wang C , YangJ , et al. Fine-grained sleep monitoring: Hearing your breathing withsmartphones[J]. 2015. [60] Ali Azarbarzin et a1．Automatic and Unsupervised Snore Sound Extraction From Respiratory SoundSignals[J]，IEEE Transactions 011Biomedical Engineering，20 1 11156一1162 [61] https://www./，https://www./s/sleeptime/index.html [62] 孟丽丽, 易红良. 微动敏感床垫式睡眠监测系统和多道睡眠监测同步检查的比较[J]. 中国耳鼻咽喉头颈外科, 2011, (08): 399-402. [63] Kurihara Y，Watanabe K．Sleep—Stage Decision Algorithm by Using Heartbeat and Body—Movement Signals{J]．IEEE Transactions 011Systems，Man，and Cybenetics— PartA：Systems and Humans，2012，42(6)：1450一1459． [64] Gu W，Shangguan L，Yallg Z，et a1．Sleep Hunter：Towards Fine Grained Sleep Stage Tracking with Smartphones[J]．IEEE Transactions on Mobile Computing，20 1 6， 15(6)：l 514—1527 [65] Karlen W , MattiussiC , Floreano D . Sleep and Wake Classification With ECG and Respiratory EffortSignals[J]. IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, 2009,3(2):71-78. [66] Gregoire Surrel, AmirAminifar, Francisco Rincon,等. Online ObstructiveSleep Apnea Detection on Medical Wearable Sensors[J]. IEEE Transactions onBiomedical Circuits & Systems, 2018, PP(99):1-12. [67] Lazaro J , Gil E ,Vergara J M , et al. Pulse Rate Variability Analysis for Discrimination ofSleep-Apnea-Related Decreases in the Amplitude Fluctuations of PulsePhotoplethysmographic Signal in Children[J]. IEEE Journal of Biomedical &Health Informatics, 2014, 18(1):240-246. [68] 周鹏, 李向新, 张翼,等. 基于主成分分析和支持向量机的睡眠分期研究[J]. 生物医学工程学杂志,2013(6).] [69] 刘秀琴. 神经系统临床电生理学. 上[M]. 人民军医出版社,2004. [70] 郑声涛. 睡眠脑电的分析与应用研究[D]. 广东工业大学,2014 [71] Roberts S, TarassenkoL. Analysis of the sleep EEG using a multilayer network with spatialorganisation[J].Radar&SignalProcessingIeeProceedingsF,1992,139(6):420-425 [72] Barry Allen. Reporton the World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering-WC2003[J].Australasian Physics & Engineering Sciences in Medicine, 2004, 27(3):160. [73] Xu P,TianY,Lei X,etal. Equivalent charge source model based iterative maximum neighbor weight forsparse EEG source localization.[J]. Annals of Biomedical Engineering, 2008,36(12):2051-2067. [74] Rechtschaffen A,Bergmann BM, Everson CA, et al.Sleep deprivation in the rat: X. Integration anddiscussion of the findings [J]. Sleep, 1989, 12(1):68-87. [75] Koley B, Dey D. Anensemble system for automatic sleep stage classification using single channelEEG signal.[J].Computers in Biology &Medicine,2012,42(12):1186-1195. [76] Hamida T B, Ahmed B.Computer based sleep staging: Challenges for the future[C]. GccConferenceandExhibition.IEEE,2013:280-285 [77] 王菡侨. 有关美国睡眠医学学会睡眠分期的最新判读标准指南解析[J]. 诊断学理论与实践(6):575-578. [78] 高群霞, 周静, 叶丙刚, et al. 基于能量特征和最小二乘支持向量机的自动睡眠分期方法[J]. 生物医学工程学杂志(03):41-46. [79] 张泾周, 周钊, 滕炯华, et al. 基于神经网络的睡眠分期处理算法研究[J]. 计算机仿真, 2010(8):141-144. [80] Darkhovsky B,Piryatinska A. A new complexity-based algorithmic procedures for electroencephalogram(EEG) segmentation[C]. Signal Processing in Medicine and BiologySymposium.IEEE,2012:1-5. [81] Walter Karlen,Claudio Mattiussi, Dario Floreano. Sleep and Wake Classification With ECG andRespiratory Effort Signals[J]. IEEE Transactions on Biomedical Circuits &Systems, 2009, 3(2):71-78. [82] Deng, Boya, Xue,Biao, Hong, Hong,等. [IEEE 2017 22ndInternational Conference on Digital Signal Processing (DSP) - London(2017.8.23-2017.8.25)] 2017 22nd International Conference on Digital SignalProcessing (DSP) - Decision tree based sleep stage estimation from nocturnalaudio signals[J]. :1-4. [83] Calvet L E , FriedmanJ S , Querlioz D , et al. Sleep stage classification with stochastic Bayesianinference[C]// IEEE/ACM International Symposium on Nanoscale Architectures.IEEE, 2016. [84] Sandrine Devot,Reimund Dratwa, Elke Naujokat. Sleep/Wake Detection Based on CardiorespiratorySignals and Actigraphy[J]. Conference proceedings:. Annual InternationalConference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEEEngineering in Medicine and Biology Society. Conference, 2010, 2010:5089-5092. [85] Chen Y , Zhu X , ChenW . Automatic sleep staging based on ECG signals using hidden Markovmodels[C]// 2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineeringin Medicine and Biology Society (EMBC). IEEE, 2015. [86] 林秀晶，钱松荣，基于SVM RFE 的脑电波自动睡眠分期算法，Microcomputer Applications V01．31，No．9，20151 [87] 尹宝才, 王文通, 王立春. 深度学习研究综述，Review of DeepLearning[J]. 北京工业大学学报, 000(1):48-59. [88] 余凯, 贾磊, 陈雨强, et al. Deep Learning: Yesterday, Today, and Tomorrow，深度学习的昨天、今天和明天[J]. 计算机研究与发展, 050(9):1799-1804. [89] Tagluk M E，Sezgin N，Akin M．Estimation of sleep stages by an artificial neural network employing EEG， EMG and EOG[J]．Journal of medicalsystems，2010，34(4)：717-725． [90] Huy Phan, Fernando Andreotti,Navin Cooray, et al. Joint Classification and Prediction CNN Framework for Automatic Sleep StageClassification [EB/OL]. [2016-05-16]. https:///abs/1610.01683arXiv:1805.06546 [91] TSINALIS O, MATTHEWSP M, GUO Y, et al. Automatic sleep stage scoring with single- channel EEG using convolutional neuralnetworks[EB/OL]. [2016-10-05]. https:///abs/1610.01683 [92] Sors A, Bonnet S,Mirek S, et al. A convolutional neural network for sleep stage scoring from rawsingle-channel EEG[J]. Biomedical Signal Processing & Control, 2018,42:107-114 [93] Patanaik A, Ong J L,Gooley J J, et al. An end-to-end framework for real-time automatic sleep stageclassification.[J]. Sleep, 2018(1):1-11 [94] Hsu Y I，Yang Y T，Wang J S，et a1．Automatic sleep stagerecurrent neural classifier using energy features of EEG signals[J]．Neurocomputing，2013，104：105-114． [95] 杨鑫，吴之南，钱松荣，基于双向递归神经网络的单通道脑电图睡眠分期研究，Microcomputer Applications V01．33，No．1，2017 [96] 李同庆，邹俊忠，张见，王蓓，卫作臣， 基于周期分割的睡眠自动分期研究 Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 2019,55（9） [97] Buysse DJ,Reynolds CF3rd,Monk TH,et al.The Pittsburgh Sleep Quality Index:a new instrument forpsychiatric practice and research[J]. Psychiatry Res, 1989, 28(2):193-213. [98] Sweere Y,KerkhofGA,De Weerd AW,et al.The validity of the Dutch Sleep Disorders Questionnaire(SDQ) [J]. Journal of Psychosomatic Research, 1998, 45(6):549-555. [99] Constantin RSoldatos, Dimitris G Dikeos, Thomas J Paparrigopoulos. Athens Insomnia Scale:Validation of an instrument based on ICD-10 criteria[J]. Journal ofPsychosomatic Research, 2000, 48(6):555-560. [100] 李建明 . 睡眠状况自评量表（SRSS）简介 [J]. 中国健康心理学杂志 , 2012, 20(12):1851. [101] 汪向东,王希林,马弘,等．心理卫生评定量表手册[M].中国心理卫生杂志社 , 1999:31-35． [102] Shekleton JA, Flynn-Evans EE, MillerB, et al. Neurobehavioral performance impairment in insomnia:relationships withself-reported sleep and daytime functioning [J]. Sleep, 2014, 37(1):107-116. [103] Bastien CH, Vallieres A,MorinC.M.Validation of the Insomnja Severity Index as an outcome measure forinsomnia research [J]. Sleep Med, 2001, 2(4):297-307. [104] Nathaniel, F, Watson, et al. JointConsensus Statement of the American Academy of Sleep Medicine and SleepResearch Society on the Recommended Amount of Sleep for a Healthy Adult:Methodology and Discussion[J]. Journal of clinical sleep medicine JCSM officialpublication of the American Academy of Sleep Medicine, 2015, 38(8): 1161-1183. [105] Altman N G , Izci-Balserak B ,Schopfer E , et al. Sleep duration versus sleep insufficiency as predictors ofcardiometabolic health outcomes[J]. Sleep Medicine, 2012, 13(10):1261-1270. [106] Sleep Drives Metabolite Clearance fromthe Adult Brain[J]. Science, 2013, 342(6156):373-377. [107] Rudoy J D , Voss J L , Westerberg C E , et al.Strengthening Individual Memories by Reactivating Them During Sleep[J].Science, 2009, 326(5956):1079-1079. [108] Garcia S , Gunstad J . Sleep andphysical activity as modifiable risk factors in age-associated cognitivedecline[J]. Sleep and Biological Rhythms, 2015, 14(1):3-11. [109] 韩芳. 人为什么要睡眠?[J]. 科学通报, 2018, 63(1):16-21. [110] 李德明. 睡眠与心理健康关系初探[J]. 心理学报(1):94-101. [111] Mcknight-Eily L R ,Eaton D K , Lowry R , et al. Relationships between hours of sleep andhealth-risk behaviors in US adolescent students[J]. Preventive Medicine, 2011,53(4-5):271-273. [112] Qian L X , Xudong L , Han-Bing D , et al. Sleep Quality,Sleep Duration, and the Risk of Coronary Heart Disease: A Prospective CohortStudy With 60,586 Adults[J]. Journal of Clinical Sleep Medicine, 2018,14(1):109-117. [113] Zhu B , Quinn L , Fritschi C . Relationship and variation ofdiabetes related symptoms, sleep disturbance and sleep-related impairment inadults with type 2 diabetes[J]. Journal of Advanced Nursing, 2018, 74:689-697. [114] Koren D , Taveras E M . Association of sleep disturbanceswith obesity, insulin resistance and the metabolic syndrome[J]. Metabolism,2018, 84:67-75. [115] Hery C M B, Hale L, Naughton M J. Contributions of theWomen's Health Initiative to understanding associations between sleep duration,insomnia symptoms, and sleep-disordered breathing across a range of healthoutcomes in postmenopausal women[J]. Sleep health, 2020, 6(1): 48-59. [116] Misrani A, Tabassum S, Chen X, et al.Differential effects of citalopram on sleep-deprivation-induced depressive-likebehavior and memory impairments in mice[J]. 2018, 88:102-111. [117] Alexandra D R J K , Saul N D J , Carmo, Cláudia, et al. Theimpact of sleep quality on the mental health of a non-clinical population[J].Sleep Medicine, 2018, 46:69-73. [118] P M Nilsson, JA Nilsson, B Hedblad, et al. Sleepdisturbance in association with elevated pulse rate for prediction of mortality- Consequences of mental strain?[J]. Journal of Internal Medicine, 2002,250(6):521-529. [119] Altevogt, B. M., & Colten, H. R. (Eds.). Sleep disordersand sleep deprivation: an unmet public health problem[M]. National AcademiesPress, 2006. [120] Minako W , James K J , Ichiei N , et al. Association betweenCombined Lifestyle Factors and Non-Restorative Sleep in Japan: A Cross-SectionalStudy Based on a Japanese Health Database[J]. PLoS ONE, 2014, 9(9):1-11. [121] Hayley A C , Stough C , Downey L A . DSM-5 Tobacco UseDisorder and Sleep Disturbance: Findings from the National Epidemiologic Surveyon Alcohol and Related Conditions-III (NESARC-III)[J]. Substance Use &Misuse, 2017, 32(12):1. [122] Ursin R. Life style factors and sleep-a population study:P161[J]. Journal of Sleep Research, 2008, 17(S1): 144-144. [123] Kracht C L, Chaput J P, Martin C K, et al. Associations ofSleep with Food Cravings, Diet, and Obesity in Adolescence[J]. Nutrients, 2019,11(12): 2899-2912. [124] Sahin, Gülsah. The Importance of Physical Activity Level andExercise Characteristics on Sleep Quality in Older Adults[J]. Activities,Adaptation & Aging, 2018, 42(3):250-259. [125] Qi F , Qing-Le Z , Yue D , et al. Associations of PhysicalActivity, Screen Time with Depression, Anxiety and Sleep Quality among ChineseCollege Freshmen[J]. PLoS ONE, 2014, 9(6):1-5. [126] Brunetti V C , O'Loughlin E K , O'Loughlin J , etal. Screen and nonscreen sedentary behavior and sleep in adolescents[J]. SleepHealth, 2016, 2(4):335-340. [127] Lundahl A , Nelson T D , Dyk T R V , et al. PsychosocialStressors and Health Behaviors: Examining Sleep, Sedentary Behaviors, andPhysical Activity in a Low-Income Pediatric Sample[J]. Clinical Pediatrics,2013, 52(8):721-729. [128] Cauter E V , Spiegel K . Sleep as a Mediator of theRelationship between Socioeconomic Status and Health: A Hypothesis[J]. Annalsof the New York Academy of Sciences, 1999, 896:254-261. [129] Martica H H, Karen A M, Howard M K, et al. Race and FinancialStrain are Independent Correlates of Sleep in Midlife Women: The SWAN SleepStudy[J]. Sleep, 2009, 32(1):73-82. [130] 李德明. 睡眠与心理健康关系初探[J]. 心理学报, 1987, 1:94-101. [131] Edinger J D , Stout A L , Hoelscher T J . Cluster analysis ofinsomniacs? MMPI profiles: relation of subtypes to sleep history and treatmentoutcome.[J]. Psychosomatic Medicine, 1988, 50(1):77-87. [132] Concerto C , Conti C , Muscatello M R , et al. Sleep Quality,Perceived Stress, and Caffeinated Drinks Intake in Psychiatry Residents: ACross-Sectional Study[J]. Journal of Caffeine Research, 2017, 7(1):18-22. [133] Mellinger G D , Balter M B , Uhlenhuth E H . Insomnia and itstreatment. Prevalence and Correlates[J]. Archives of General Psychiatry, 1985,42(3):225-232. [134] Naismith S L , Norrie L , Lewis S J , et al. Does sleepdisturbance mediate neuropsychological functioning in older people withdepression?[J]. J Affect Disord, 2009, 116(2):139-143. [135] Yang Y , Mao J , Ye Z , et al. Determinants of sleep qualityamong pregnant women in China: A cross-sectional survey[J]. Journal ofMaternal-Fetal and Neonatal Medicine, 2017, 31(22):1-16. [136] Jacobs J M , Cohen A , Robert Hammerman‐Rozenberg, et al.Global Sleep Satisfaction of Older People: The Jerusalem Cohort Study[J]. Journalof the American Geriatrics Society, 2006, 54(2):325-329. [137] Cacioppo J T , Hawkley L C , Berntson G G , et al. Do LonelyDays Invade the Nights? Potential Social Modulation of Sleep Efficiency[J].Psychological Science, 2002, 13(4):384-387. [138] Klumpp H , Roberts J , Kapella M C , et al. Subjective andobjective sleep quality modulate emotion regulatory brain function in anxietyand depression[J]. Depression and Anxiety, 2017, 34:651-660. [139] Pan L , Lian Z , Lan L . Investigation of sleep quality underdifferent temperatures based on subjective and physiological measurements[J].HVAC&R RESEARCH, 2012, 18(5):1030-1043. [140] Li, Pan, Zhiwei, et al. Investigation of Gender Differencesin Sleeping Comfort at Different Environmental Temperatures[J]. Indoor andBuilt Environment, 2012, 21:811-820. [141] Lan L , Pan L , Lian Z, et al. Experimental study on thermal comfort of sleeping people at differentair temperatures[J]. Building and Environment, 2014, 73(3.):24-31. [142] Nicol F. Temperature and sleep[J]. Energy and Buildings,2019, 204: 109-116. [143] Harding E C, Yu X, Miao A, et al. A neuronal hub bindingsleep initiation and body cooling in response to a warm external stimulus[J].Current Biology, 2018, 28(14): 2263-2273. [144] Szentirmai É, Kapás L. Intact brown adipose tissuethermogenesis is required for restorative sleep responses after sleep loss[J].European Journal of Neuroscience, 2014, 39(6): 984-998. [145] Parisky K M, Rivera J L A, Donelson N C, et al.Reorganization of sleep by temperature in Drosophila requires light, thehomeostat, and the circadian clock[J]. Current Biology, 2016, 26(7): 882-892. [146] Caddick Z A, Gregory K, Arsintescu L, et al. A review of theenvironmental parameters necessary for an optimal sleep environment[J].Building and environment, 2018, 132: 11-20. [147] Sygna K, Aasvang G M, Aamodt G, et al. Road traffic noise,sleep and mental health[J]. Environmental research, 2014, 131: 17-24. [148] Öhrström E, RylanderR. Sleep disturbance effects of traffic noise—a laboratory study on aftereffects[J]. Journal of Sound and Vibration, 1982, 84(1): 87-103. [149] 燕翔, 王江华, 李卉, et al. 极静环境对睡眠质量影响的实验探究[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2018, 58(12):81-86. [150] Saremi M, Grenèche J, Bonnefond A, et al. Effects ofnocturnal railway noise on sleep fragmentation in young and middle-agedsubjects as a function of type of train and sound level[J]. InternationalJournal of Psychophysiology, 2008, 70(3): 184-191. [151] Nissenbaum M A, Aramini J J, Hanning C D. Effects ofindustrial wind turbine noise on sleep and health[J]. Noise and Health, 2012,14(60): 237-243. [152] van Kamp I, van den Berg F. Health effects related to windturbine sound, including low-frequency sound and infrasound[J]. AcousticsAustralia, 2018, 46(1): 31-57. [153] Kozaki T, Toda N, Noguchi H, et al. Effects of differentlight intensities in the morning on dim light melatonin onset[J]. Journal ofphysiological anthropology, 2011, 30(3): 97-102. [154] 金阳, 卞宏生, 张吉, 等. 不同光照条件对果蝇昼夜节律与睡眠时间的影响[J]. 国际中医中药杂志, 2012, 34(5): 422-425. [155] Ohayon M M, Milesi C. Artificial outdoor nighttime lightsassociate with altered sleep behavior in the American general population[J].Sleep, 2016, 39(6): 1311-1320. [156] Lombardi C, Meriggi P, Agostoni P, et al. High‐altitudehypoxia and periodic breathing during sleep: gender‐related differences[J].Journal of sleep research, 2013, 22(3): 322-330. [157] Nussbaumer-Ochsner Y, Ursprung J, Siebenmann C, et al. Effectof short-term acclimatization to high altitude on sleep and nocturnalbreathing[J]. Sleep, 2012, 35(3): 419-423. [158] NORMAND H, BARRAGAN M, BENOIT O, et al. Periodic breathingand O 2 saturation in relation to sleep stages at high altitude[J]. Aviation,space, and environmental medicine, 1990, 61(3): 229-235. [159] Peñuela-Epalza M E, Páez-Jiménez D A, Castro-Cantillo L C, etal. Prevalence of insomnia in adults aged 18 to 60 years and exposure toelectromagnetic fields in households of Barranquilla, Colombia[J]. Biomedica,2015, 35(8): 120-129. [160] Billings M E, Gold D R, Leary P J, et al. Relationship of airpollution to sleep disruption: The multi-ethnic study of atherosclerosis (MESA)sleep and MESA-air studies[M]//B20. BIG DATA COMES TO SLEEP MEDICINE. AmericanThoracic Society, 2017: A2930-A2930. [161] Fang S C, Schwartz J, Yang M, et al. Traffic-related airpollution and sleep in the Boston Area Community Health Survey[J]. Journal ofexposure science & environmental epidemiology, 2015, 25(5): 451-456. [162] Cermakian N,Waddington Lamont E, Boudreau P, et al. Circadian clock gene expression inbrain regions of Alzheimer’s disease patients and control subjects[J]. Journalof Biological Rhythms, 2011, 26(2): 160-170. [163] Maywood E S, Fraenkel E, McAllister C J, et al. Disruption ofperipheral circadian timekeeping in a mouse model of Huntington's disease andits restoration by temporally scheduled feeding[J]. Journal of neuroscience,2010, 30(30): 10199-10204. [164] Ohinata J, Suzuki N, Araki A, et al. Actigraphic assessmentof sleep disorders in children with chronic fatigue syndrome[J]. Brain andDevelopment, 2008, 30(5): 329-333. [165] Hery C M B, Hale L, Naughton M J. Contributions of theWomen's Health Initiative to understanding associations between sleep duration,insomnia symptoms, and sleep-disordered breathing across a range of healthoutcomes in postmenopausal women[J]. Sleep health, 2020, 6(1): 48-59. [166] 康宏, 李舜伟. 睡眠呼吸暂停综合征与神经系统病(综述)[J]. 中国神经免疫学和神经病学杂志, 1997, 4(3):182-185. [167] Reynolds A C, Paterson J L, Ferguson S A, et al. The shiftwork and health research agenda: considering changes in gut microbiota as apathway linking shift work, sleep loss and circadian misalignment, andmetabolic disease[J]. Sleep medicine reviews, 2017, 34: 3-9. [168] Roybal K, Theobold D, Graham A, et al. Mania-like behaviorinduced by disruption of CLOCK[J]. Proceedings of the National Academy ofSciences, 2007, 104(15): 6406-6411. [169] Dashti H S, Jones S E, Wood A R, et al. Genome-wideassociation study identifies genetic loci for self-reported habitual sleepduration supported by accelerometer-derived estimates[J]. Naturecommunications, 2019, 10(1): 1-12. [170] 刘明霞, 徐通. 睡眠问题对注意缺陷多动障碍儿童的影响[J]. 中国儿童保健杂志, 2017, 25(5): 486-489. [171] Bellet M M, Vawter M P, Bunney B G, et al. Ketamineinfluences CLOCK: BMAL1 function leading to altered circadian geneexpression[J]. PLoS One, 2011, 6(8). [172] Belle M D C, Diekman C O, Forger D B, et al. Daily electricalsilencing in the mammalian circadian clock[J]. Science, 2009, 326(5950): 281-284. [173] He Y, Jones C R, Fujiki N, et al. The transcriptionalrepressor DEC2 regulates sleep length in mammals[J]. Science, 2009, 325(5942):866-870. [174] Zhang B, Gao Y, Li Y, et al. Sleep deprivation influencescircadian gene expression in the lateral habenula[J]. Behavioural neurology,2016, 2016. [175] 陈雅楠, 安翠霞, 王冉, 等. 早年应激和 CRHR1 基因多态性与睡眠质量的相关性[J]. 中国心理卫生杂志, 2019 (11): 3. [176] Thaiss C A, Zeevi D, Levy M, et al. Transkingdom control ofmicrobiota diurnal oscillations promotes metabolic homeostasis[J]. Cell, 2014,159(3): 514-529. [177] Pigeon W R, Bishop T M, Krueger K M. Insomnia as aprecipitating factor in new onset mental illness: a systematic review of recentfindings[J]. Current psychiatry reports, 2017, 19(8): 44. [178] Qaseem A, Kansagara D,Forciea M A, et al. Management of chronic insomnia disorder in adults: aclinical practice guideline from the American College of Physicians[J]. Annalsof internal medicine, 2016, 165(2): 125-133. [179] Rector N A, Beck A T. Cognitive behavioral therapy forschizophrenia: an empirical review[J]. The Journal of nervous and mentaldisease, 2001, 189(5): 278-287. [180] 卢小丽, 陈军军, 唐艳燕. 认知行为疗法对肝移植术后患者焦虑情绪及睡眠质量的影响[J]. 华西医学, 2015, 30(4): 750-753. [181] Edinger J D, Wohlgemuth W K, Radtke R A, et al. Cognitivebehavioral therapy for treatment of chronic primary insomnia: a randomizedcontrolled trial[J]. Jama, 2001, 285(14): 1856-1864. [182] Jacobs G D, Pace-Schott E F, Stickgold R, et al. Cognitivebehavior therapy and pharmacotherapy for insomnia: a randomized controlledtrial and direct comparison[J]. Archives of internal medicine, 2004, 164(17):1888-1896. [183] Leichsenring F, Steinert C. Is cognitive behavioral therapythe gold standard for psychotherapy?: The need for plurality in treatment andresearch[J]. Jama, 2017, 318(14): 1323-1324. [184] Mitchell L, Bisdounis L, Ballesio A, et al. The impact ofcognitive behavioural therapy for insomnia on objective sleep parameters: Ameta-analysis and systematic review[J]. Sleep medicine reviews, 2019. [185] Pan C, Wang X, Deng Y, et al. Efficacy of mindfulness-basedintervention (‘mindfulness-based joyful sleep’) in young and middle-agedindividuals with insomnia using a biomarker of inflammatory responses: aprospective protocol of a randomised controlled trial in China[J]. BMJ open,2019, 9(7). [186] 胡嬿. 音乐放松疗法联合认知干预在脑卒中后睡眠障碍患者中的应用[J]. 黑龙江医药, 2019 (5): 111. [187] 张燕, 陈友燕, 洪怡, 等. 综合性心理干预对老年心衰患者负性情绪和睡眠质量的影响[D]. , 2012. [188] Chien H C, Chung Y C, Yeh M L, et al. Breathing exercisecombined with cognitive behavioural intervention improves sleep quality andheart rate variability in major depression[J]. Journal of Clinical Nursing,2015, 24(21-22): 3206-3214. [189] 陈晓, 王昆明. 正念冥想训练对大学生心理健康和睡眠质量的干预作用[J]. 中国健康心理学杂志, 2017, 25(2): 276-281. [190] Yang P Y, Ho K H, Chen H C, et al. Exercise training improvessleep quality in middle-aged and older adults with sleep problems: a systematicreview[J]. Journal of physiotherapy, 2012, 58(3): 157-163. [191] Baldursdottir B,Taehtinen R E, Sigfusdottir I D, et al. Impact of a physical activityintervention on adolescents’ subjective sleep quality: a pilot study[J]. Globalhealth promotion, 2017, 24(4): 14-22. [192] Rognmo Ø, Hetland E, Helgerud J, et al. High intensityaerobic interval exercise is superior to moderate intensity exercise forincreasing aerobic capacity in patients with coronary artery disease[J].European Journal of Cardiovascular Prevention & Rehabilitation, 2004,11(3): 216-222. [193] Karlsen T, Nes B M, Tjønna A E, et al. High-intensityinterval training improves obstructive sleep apnoea[J]. BMJ open sport &exercise medicine, 2017, 2(1): bmjsem-2016-000155. [194] Vitale J A, Bonato M, Galasso L, et al. Sleep quality andhigh intensity interval training at two different times of day: A crossoverstudy on the influence of the chronotype in male collegiate soccer players[J].Chronobiology international, 2017, 34(2): 260-268. [195] Ma Y, Yeung A, Yang A C, et al. The effects of Tai Chi onsleep quality in Chinese American patients with major depressive disorder: apilot study[J]. Behavioral sleep medicine, 2018, 16(4): 398-411. [196] López-Rodríguez M M, Baldrich-Rodríguez I, Ruiz-Muelle A, etal. Effects of Biodanza on stress, depression, and sleep quality in universitystudents[J]. The Journal of Alternative and Complementary Medicine, 2017,23(7): 558-565. [197] McCall M. Yoga intervention may improve health-relatedquality of life (HRQL), fatigue, depression, anxiety and sleep in patients withbreast cancer[J]. Evidence-based nursing, 2018, 21(1): 9-9. [198] Lee M S, Kim S R, Min G H, et al. Effects of sittercise onelderly subjects’ depression and sleep quality[J]. Journal of physical therapyscience, 2016, 28(4): 1120-1123. [199] Rawtaer I, Mahendran R, Chan H Y, et al. A nonpharmacologicalapproach to improve sleep quality in older adults[J]. Asia‐Pacific Psychiatry, 2018, 10(2): e12301. [200] Ji X W, Chan C H Y, Lau B H P, et al. The interrelationshipbetween sleep and depression: a secondary analysis of a randomized controlledtrial on mind-body-spirit intervention[J]. Sleep medicine, 2017, 29: 41-46. [201] Parisky, Katherine M.,et al. 'Reorganization of sleep by temperature in Drosophila requireslight, the homeostat, and the circadian clock.' CurrentBiology 26.7 (2016):882-892. [202] Caddick Z A, GregoryK, Arsintescu L, et al. A review of the environmental parameters necessary foran optimal sleep environment[J]. Building and environment, 2018, 132: 11-20. [203] 黄海华, 李明秋, 江皋轩, 等. 不同光照时间全光谱治疗对阿尔茨海默病患者睡眠障碍临床疗效的影响[J]. 中华行为医学与脑科学杂志, 2015, 24(7): 629-632. [204] Kozaki T, Toda N, Noguchi H, et al. Effects of differentlight intensities in the morning on dim light melatonin onset[J]. Journal ofphysiological anthropology, 2011, 30(3): 97-102. [205] Brainard G C, Lewy A J, Menaker M, et al. Effect of LightWavelength on the Suppression of Nocturnal Plasma Melatonin in NormalVolunteers a[J]. Annals of the New York Academy of Sciences, 1985, 453(1):376-378. [206] Hesham M H, El Shereen A H, Enas S N. Impact of differentlight colors in behavior, welfare parameters and growth performance of Fayoumibroiler chickens strain[J]. Journal of the hellenic veterinary medical society,2018, 69(2): 951-958. [207] 蒋晓江, 郝凤仪, 陈南西, 等. 白噪声对睡眠生理的影响及其治疗应用[J]. 中国临床神经科学, 2017 (6): 18. [208] Zhou J, Liu D, Li X, et al. Pink noise: effect on complexitysynchronization of brain activity and sleep consolidation[J]. Journal oftheoretical biology, 2012, 306: 68-72. [209] Xing F, Fang X, Gong X D, et al. Photoacoustic treatmentmitigates cognitive dysfunction in a model of sleep-wake rhythm disturbance[J].Neural Regeneration Research, 2020, 15(6): 1094. [210] Lustenberger C, Murbach M, Dürr R, et al. Stimulation of thebrain with radiofrequency electromagnetic field pulses affects sleep-dependentperformance improvement[J]. Brain stimulation, 2013, 6(5): 805-811. [211] Mann K, Röschke J. Effects of pulsed high-frequencyelectromagnetic fields on human sleep[J]. Neuropsychobiology, 1996, 33(1):41-47. [212] Loughran S P, Wood A W, Barton J M, et al. The effect ofelectromagnetic fields emitted by mobile phones on human sleep[J]. Neuroreport,2005, 16(17): 1973-1976. [213] 杜忠德, 刘勇, 王莉莉, 等. 经颅磁刺激治疗仪治疗抑郁症睡眠障碍疗效观察[D]. , 2011. [214] 刘运洲, 张忠秋. 重复经颅磁刺激 (rTMS) 提高睡眠质量的研究[D]. , 2011. [215] Jackson M L, Butt H, Ball M, et al. Sleep quality and thetreatment of intestinal microbiota imbalance in chronic fatigue syndrome: apilot study[J]. Sleep Science, 2015, 8(3): 124-133.. [216] 刘贵钱, 欧阳若芸. 静息态功能磁共振评价阻塞性睡眠呼吸暂停患者认知功能的研究进展[J]. 中南大学学报(医学版), 2019, 44(5):53-59. [217] 蔡玉芳, 王秀, 朱洁. 生物钟基因与睡眠障碍的相关进展[J]. 宜春学院学报, 2015, 35(5): 69-71. [218] 李娟, 江文审. 睡眠分子机制研究进展[J]. 国际神经病学神经外科学杂志, 2012, 39(3):295-297. [219] Barone I, Hawks-Mayer H, Lipton J O. Mechanisms of sleep andcircadian ontogeny through the lens of neurodevelopmental disorders[J]. Neurobiologyof learning and memory, 2019, 160: 160-172. [220] Martin D, Hurlbert A, Cousins D A. Sleep Disturbance and theChange from White to Red Lighting at Night on Old Age Psychiatry Wards: AQuality Improvement Project[J]. Archives of psychiatric nursing, 2018, 32(3):379-383. [221] 王艳艳, 黄莉莉, 王凤玲, 等. 多巴胺能神经系统在抑郁症睡眠障碍中的作用[J]. 世界最新医学信息文摘, 2019 46(19): 67-71. [222] 陈伶, 孙奕. 帕金森病常见精神障碍的临床表现及药物治疗[J]. 实用老年医学, 2014, 28(4): 338. [223] Parisky K M, Rivera J L A, Donelson N C, et al.Reorganization of sleep by temperature in Drosophila requires light, thehomeostat, and the circadian clock[J]. Current Biology, 2016, 26(7): 882-892. [224] Thaiss C A, Zeevi D, Levy M, et al. Transkingdom control ofmicrobiota diurnal oscillations promotes metabolic homeostasis[J]. Cell, 2014,159(3): 514-529. [225] 李军体, 刘明润, 计磊. 中医对睡眠障碍的认识[J]. 中国中医基础医学杂志, 1997, 3. [226] Sleep Drives Metabolite Clearance from the Adult Brain[J].Science, 2013, 342(6156):373-377. [227] Rudoy J D , Voss J L ,Westerberg C E , et al. Strengthening Individual Memories by Reactivating Them DuringSleep[J]. Science, 2009, 326(5956):1079-1079. [228] Garcia S , Gunstad J . Sleep and physical activity asmodifiable risk factors in age-associated cognitive decline[J]. Sleep andBiological Rhythms, 2015, 14(1):3-11. [229] Mellinger G D , Balter M B , Uhlenhuth E H . Insomnia and itstreatment. Prevalence and Correlates[J]. Archives of General Psychiatry, 1985,42(3):225-232. |
|
|
