心血管疾病,是人類健康的頭號殺手。心肌缺血是常見的心血管疾病,做好心肌缺血檢測工作具有重要意義。心電圖檢查是臨床上應用最廣泛的心肌缺血檢測手段,傳統檢查方式的準確率不高,容易出現“漏”診。隨著計算機技術的飛速發(fā)展,心電圖的自動化分析成為了研究趨勢。一種基于心電動力學圖（Cardiodynamicsgram,CDG）的心肌缺血檢測技術,在臨床中取得了較好的應用成效。它通過確定學習理論,對從常規(guī)的心電圖截取的ST-T環(huán)進行局部精確動力學辨識,并以三維可視化的形式展示建模的結果,即心電動力學圖。大量的實驗表明,正常個體與心肌缺血患者的CDG差異明顯,通過CDG檢查心肌缺血具有較高的準確率。隨著基于心電動力學圖的心肌缺血檢測臨床應用的深入,醫(yī)院醫(yī)護人員和實驗室研究人員,分別從臨床上的電子病歷存儲、電子病歷查閱、CDG檢測和數據統計分析等方面提出了不同的需求。因此,本文設計并實現了基于心電動力學圖的多平臺心肌缺血臨床檢測系統,該系統整體分為三個部分:心肌缺血臨床電子病歷數據庫、心肌缺血檢測MATLAB研究平臺和心肌缺血Web遠程檢測平臺。心肌缺血臨床電子病歷數據庫,基于關系型數據庫My SQL進... 

【文章來源】：華南理工大學廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：89 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

心臟傳導系統

華南理工大學碩士學位論文8細胞膜便對各種離子的通透性發(fā)生改變，導致細胞膜內外電勢差消失，該過程被稱之為除極過程。除極過程一般很快完成，除極結束之后，心肌細胞又恢復到極化狀態(tài)，該恢復過程被稱為復極[35]。在心臟中，心肌細胞間連續(xù)發(fā)生的除極復極過程，即電勢差形成和消失的過程，意味著電流的產生，這便是一種特殊的生物電——心電。2.1.1心電圖心臟在每個跳動周期中由開始的搏起點到心房然后到心室的過程，都會伴隨著心電的變化，心電傳遞到體表，可以通過心電采集裝置采集并記錄成心電圖。因此，心電圖被用作觀察心臟工作狀態(tài)的簡單實用工具[35]。圖2-2心電圖波形標準的心電圖一個周期波形如圖2-2所示，主要是由一個P波、一個QRS波群、一個T波組成[36]。P波：顯示了正常的心房除極過程，前半部分顯示右心房的除極過程，后半部分顯示左心房的除極過程。QRS波：反映了左右心室的快速去極化的過程。由于左右心室的肌肉組織比心房發(fā)達，所以QRS波群比P波的振幅高出很多。該波群包含三個相連的波，即向下的Q波，高尖的R波和向下的S波。ST波：這是一條近乎水平的波線，反映了心室緩慢恢復的過程。正常的ST波是不會偏移太多，當ST段向上偏移過多時，可以說明心臟有急性心肌梗塞的癥狀，當ST段向下偏移過多時，表明是心肌缺血癥狀。T波：這一段反映了是心室快速復極的過程。正常心電圖的T波形比較圓滑，如果出現低平或者是倒置，很可能是心肌缺血的癥狀。

第二章預備知識92.1.2心電向量圖心電向量圖（Vectorcardiography,簡稱VCG），是在心電圖理論的基礎上發(fā)展起來的另一項心電檢查技術[37]。心電圖和心電向量圖都可以反映心臟的生理信息，只是記錄的方法不同。心電圖只能反映出兩個電極之間的電位差變化，僅能夠看出波形振幅大校而心電向量圖記錄了心電向量在各個方位的振幅、方向，因此可以反映心臟在除極、復極中綜合向量的具體變化。VCG心電向量圖在診斷室內阻滯、心肌缺血、心肌梗死、心肌病等方面優(yōu)于心電圖，能夠彌補心電圖的不足。心電向量圖一般以空間心電向量環(huán)來表示，心電向量環(huán)與各面投影的關系以及三個投影面與心電圖十二導聯之間的關系可以用圖2-3來描述[38]。第一次投影，心電向量環(huán)分別向右側面SagittalPlane、橫面TransversePlane和額面FrontalPlane投影，得到每一個面上的平面向量圖；第二次投影，右側面橫面和額面分別向空間中的標準十二導聯位置坐標軸投影，即可得到常規(guī)心電圖中每一導聯上的心電圖波形。額面心電向量環(huán)在肢體導聯上的投影形成肢體導聯心電圖；橫面心電向量環(huán)在心前導聯上的投影便形成心前導聯心電圖[39]。由此也可見，心電向量圖和常規(guī)心電圖是以各不相同但又密切聯系的方法來研究心臟電活動的。圖2-3心電向量環(huán)與各投影面及常規(guī)導聯的投影關系對心電向量圖的理解有助于對心電圖波形的解釋，臨床應用表明，二者各有其優(yōu)點。心電向量圖的空間綜合與時間延續(xù)概念豐富了醫(yī)生對心電活動的理解，也是對心電圖最好的解釋。由于心電向量圖記錄著心臟各瞬間向量的方向、大孝運行速度和運轉方向，

【參考文獻】：
期刊論文
[1]醫(yī)療人工智能技術的應用與思考[J]. 夏麗亞.  科學大眾(科學教育). 2020(02)
[2]心電圖ST-T改變對冠心病的臨床診斷價值[J]. 程曉光.  中國醫(yī)療器械信息. 2020(02)
[3]心電圖檢查對冠心病無癥狀性心肌缺血的診斷作用研究[J]. 劉艷,丁玲巖,李秀征.  世界復合醫(yī)學. 2019(11)
[4]《中國心血管病報告2018》概要[J]. 胡盛壽,高潤霖,劉力生,朱曼璐,王文,王擁軍,吳兆蘇,李惠君,顧東風,楊躍進,鄭哲,陳偉偉.  中國循環(huán)雜志. 2019(03)
[5]淺談醫(yī)療大數據與人工智能技術在心血管疾病診療中的應用[J]. 陳韻岱.  科技新時代. 2019(02)
[6]動態(tài)心電圖及腦鈉尿肽診斷冠心病無癥狀性心肌缺血的價值[J]. 信麗,沈杰.  心臟雜志. 2019(01)
[7]心電大數據平臺的構建和應用[J]. 任斐,滕艷玲,李明珠,李艷,張潔,王雅楠,宋和鑒.  現代儀器與醫(yī)療. 2018(05)
[8]基于“互聯網+”的區(qū)域醫(yī)療心電診斷平臺的應用研究[J]. 徐艷,劉松林.  中國醫(yī)療設備. 2018(09)
[9]缺血修飾白蛋白和氨基末端腦鈉肽前體聯合動態(tài)心電圖在無癥狀心肌缺血診斷中的價值[J]. 都雯,趙桂香.  中國醫(yī)學裝備. 2017(09)
[10]Spring Data、MongoDB、Thymeleaf的數據持久化方案及分頁技術實現[J]. 唐煒.  隴東學院學報. 2017(05)

博士論文
[1]基于確定學習的人體生物信號建模識別及其應用研究[D]. 鄧木清.華南理工大學 2017
[2]基于確定學習理論的軸流壓氣機旋轉失速建模與檢測[D]. 文彬鶴.華南理工大學 2013
[3]基于確定學習理論的人體步態(tài)識別研究[D]. 曾瑋.華南理工大學 2012
[4]心電圖形態(tài)特征的識別及其在分類中的作用研究[D]. 張嘉偉.華東師范大學 2011
[5]確定學習理論與智能振動故障診斷[D]. 陳填銳.華南理工大學 2010
[6]心電信號自動分析關鍵技術研究[D]. 季虎.國防科學技術大學 2006

碩士論文
[1]基于Hadoop和深度學習的遠程心肌缺血診斷系統的設計及實現[D]. 薛好運.華南理工大學 2019
[2]基于心電動力學圖的遠程心肌缺血檢測系統的設計與實現[D]. 雷鵬.華南理工大學 2017
[3]基于心電動力學圖和Storm的心肌缺血早期診斷平臺的設計與實現[D]. 阮潤學.華南理工大學 2017
[4]基于確定學習理論的心肌缺血早期輔助診斷與管理系統及實現[D]. 劉洋.華南理工大學 2017
[5]基于Hadoop的心肌缺血輔助診斷工作站的設計及實現[D]. 袁勝.華南理工大學 2016
[6]基于確定學習的心肌缺血早期檢測技術研究及C++實現[D]. 田景坤.華南理工大學 2016
[7]心電信號自動分析的幾種算法研究[D]. 孟歡歡.清華大學 2014
[8]基于MFC的心肌缺血輔助檢測系統的心電信息管理[D]. 畢思.華南理工大學 2014
[9]基于MySQL復制技術的數據庫集群研究[D]. 韋一鳴.杭州電子科技大學 2014
[10]Spring框架研究與應用[D]. 肖露.長沙理工大學 2011



本文編號：3075802