本文關(guān)鍵詞：心電信號(hào)自動(dòng)分析與診斷處理方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：心電信號(hào)能夠用來(lái)分析與鑒別各種心律失常,所以心電信號(hào)自動(dòng)分析技術(shù)具有很高的臨床價(jià)值,是當(dāng)前國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)之一。由于心電信號(hào)具有非常復(fù)雜的非線(xiàn)性特性,增加了分析的難度,使得計(jì)算機(jī)對(duì)心電信號(hào)的自動(dòng)診斷效果還不能達(dá)到專(zhuān)家的診斷效果。因此,研究者還在不斷地改進(jìn)傳統(tǒng)的方法并探索新的解決方案。 本文就如下幾方面進(jìn)行了深入研究: 1.心電信號(hào)的預(yù)處理 首先介紹了幾種常用的濾波器設(shè)計(jì)方法后,本文采用了小波變換去噪方法來(lái)消除工頻干擾、基線(xiàn)漂移和肌電干擾,以提高心電信號(hào)識(shí)別的準(zhǔn)確率。 2.心電信號(hào)特征提取 在比較了幾種常用的參數(shù)提取算法后,采用多分辨率分析方法,并利用Mallat算法對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行4尺度分解、奇異點(diǎn)檢測(cè),最后對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行精確定位并提取其特征值。 3.心律失常事件自動(dòng)分類(lèi) 首先介紹了當(dāng)前主流的模式識(shí)別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。本文針對(duì)正常波形和四種類(lèi)型的心律失常波形,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這兩種方法對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行分類(lèi),其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別率高達(dá)97.62%。 4.對(duì)心房纖維性顫動(dòng)的自動(dòng)診斷 首先提取特征參數(shù),然后計(jì)算被測(cè)心電信號(hào)特征參數(shù)與樣本的歐式距離,最后采用K—近鄰法進(jìn)行決策。試驗(yàn)結(jié)果是敏感度為90.0%,特異度為87.5%,正確性為78.9%。
【關(guān)鍵詞】：心電信號(hào) 小波變換 濾波 特征提取 分類(lèi) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：西北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類(lèi)號(hào)】：R318
【目錄】：

• 摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 第1章 緒論8-14
• 1．1 心電圖臨床應(yīng)用和意義8-9
• 1．2 心電自動(dòng)分析與診斷概述9-11
• 1．2．1 心電圖自動(dòng)分析與診斷研究的發(fā)展、現(xiàn)狀9-10
• 1．2．2 心電圖自動(dòng)分析與診斷的難度10-11
• 1．3 研究?jī)?nèi)容及主要工作11-12
• 1．4 仿真工具和各章節(jié)介紹12-14
• 1．4．1 仿真工具和采用的心電信號(hào)圖片說(shuō)明12-13
• 1．4．2 數(shù)據(jù)來(lái)源13
• 1．4．3 各章節(jié)安排13-14
• 第2章 心電信號(hào)相關(guān)知識(shí)及其預(yù)處理14-39
• 2．1 心電信號(hào)相關(guān)知識(shí)14-16
• 2．1．1 心電信號(hào)的形成14-15
• 2．1．2 心電波形及其特點(diǎn)概述15-16
• 2．2 心電信號(hào)干擾及其常用濾波方法16-20
• 2．2．1 心電信號(hào)的主要干擾分析16-18
• 2．2．2 常用的濾波方法18-20
• 2．3 小波變換理論20-29
• 2．3．1 連續(xù)小波變換21
• 2．3．2 離散小波變換21-23
• 2．3．3 多分辨率分析和Mallat算法23-24
• 2．3．4 奇異信號(hào)在小波變換下的特征24-27
• 2．3．5 樣條小波函數(shù)27-28
• 2．3．6 小波函數(shù)的選取28-29
• 2．4 基于小波變換的數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)29-36
• 2．4．1 小波變換濾波算法分析30-31
• 2．4．2 小波消噪算法實(shí)現(xiàn)31-32
• 2．4．3 算法仿真結(jié)果32-36
• 2．5 分析與討論36-39
• 第3章 心電波形檢測(cè)與特征參數(shù)提取算法39-59
• 3．1 心電波形檢測(cè)方法40-42
• 3．1．1 心電波形硬件檢測(cè)方法40-41
• 3．1．2 心電波形軟件檢測(cè)方法41-42
• 3．2 基于小波變換的波形檢測(cè)算法42-49
• 3．2．1 心電波形檢測(cè)算法分析43-44
• 3．2．2 心電波形檢測(cè)方法44-47
• 3．2．3 心電波形檢測(cè)步驟47-49
• 3．3 算法仿真研究49-52
• 3．3．1 對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行Mallat算法分解49
• 3．3．2 檢測(cè)結(jié)果49-52
• 3．4 分析與討論52-59
• 3．4．1 檢測(cè)誤差分析52-57
• 3．4．2 討論57-59
• 第4章 心電信號(hào)自動(dòng)分類(lèi)算法59-78
• 4．1 心電信號(hào)常用自動(dòng)分類(lèi)方法59-61
• 4．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用概況61-63
• 4．2．1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用61-62
• 4．2．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在心電信號(hào)領(lǐng)域的應(yīng)用概況62-63
• 4．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)63-67
• 4．3．1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)63-65
• 4．3．2 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)65-67
• 4．4 算法仿真研究67-75
• 4．4．1 采用的特征參數(shù)介紹及其意義67-68
• 4．4．2 訓(xùn)練樣本和方案68-70
• 4．4．3 應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)70-75
• 4．4．4 應(yīng)用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)75
• 4．5 分析與討論75-78
• 4．5．1 分析75-76
• 4．5．2 討論76-78
• 第5章 心電信號(hào)自動(dòng)診斷技術(shù)78-92
• 5．1 心電信號(hào)常用檢測(cè)技術(shù)78-80
• 5．2 心房纖維性顫動(dòng)自動(dòng)診斷算法80-82
• 5．2．1 心房纖維性顫動(dòng)介紹80
• 5．2．2 K—近鄰法80-81
• 5．2．3 特征參數(shù)選擇81-82
• 5．3 算法仿真研究82-86
• 5．3．1 特征參數(shù)提取82-83
• 5．3．2 對(duì)樣本矢量進(jìn)行歐式距離計(jì)算83-85
• 5．3．3 使用K—近鄰法進(jìn)行決策85-86
• 5．4 分析與討論86-87
• 5．4．1 分析86
• 5．4．2 討論86-87
• 5．5 心電信號(hào)自動(dòng)分析與診斷系統(tǒng)87-91
• 5．5．1 心電信號(hào)自動(dòng)分析與診斷技術(shù)發(fā)展87-88
• 5．5．2 心電信號(hào)自動(dòng)分析與診斷系統(tǒng)的基本構(gòu)成88
• 5．5．3 心電信號(hào)自動(dòng)分析與診斷的方法學(xué)88-90
• 5．5．4 心電信號(hào)自動(dòng)分析與診斷性能的評(píng)價(jià)90-91
• 5．6 總結(jié)91-92
• 第6章 總結(jié)與展望92-94
• 6．1 總結(jié)92-93
• 6．2 展望93-94
• 參考文獻(xiàn)94-99
• 致謝99-100
• 攻讀碩士期間發(fā)表論文100-101
• 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)位論文知識(shí)產(chǎn)權(quán)聲明書(shū)101
• 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明101

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