本文選題：波形檢測　切入點：心律失常判別　出處：《清華大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：心血管類疾病是人類健康的重大殺手,心電圖對這類疾病的診斷有著重要的作用。隨著各類心電圖機的廣泛使用,研究人員對心電信號自動分析算法進行了大量研究。在此基礎(chǔ)上,本文針對可以用于實時、遠程監(jiān)護和輔助診斷的遠程無線多參數(shù)監(jiān)護系統(tǒng)對心電信號自動分析算法的需求,研究了心電信號自動分析的幾種算法,并且設(shè)計和實現(xiàn)了系統(tǒng)中的心電信號自動分析模塊,在一定程度上彌補了現(xiàn)有分析算法和軟件系統(tǒng)的不足。心電信號自動分析技術(shù)包括心電信號預(yù)處理、波形檢測與特征點定位、心律失常判別三個部分。本文在這三個方面均進行了系統(tǒng)的研究,并提出了幾種新的自動分析算法,同時設(shè)計和實現(xiàn)的心電信號自動分析模塊達到了國家檢測標準的要求,可以用于幾種心律失常的臨床自動診斷。本文的主要研究內(nèi)容與工作成果如下:1.針對心電信號預(yù)處理,首先設(shè)計了一套基于整系數(shù)濾波器的實時預(yù)處理算法,具有簡單、快速的優(yōu)點;其次針對其不足,提出了基于中值、均值濾波器和小波變換的心電信號預(yù)處理算法,改進了閾值收縮方法。實驗表明這是一種性能優(yōu)良的預(yù)處理算法。2.針對波形檢測和特征點定位,首先提出了綜合濾波器、多階差分和香農(nóng)能量變換的實時QRS波群自適應(yīng)檢測算法,降低了QRS波群實時檢測的錯誤率;其次提出了基于小波包等效濾波器的非實時QRS波群檢測算法,綜合多個濾波器的檢測結(jié)果,降低了檢測錯誤率,使用MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫全體數(shù)據(jù)測試,錯誤率僅有0.16%。3.針對心律失常判別,首先使用波形特征如:相鄰RR間期差異度、RR間期、QRS波寬、Q波幅值等十個特征判別常見心律失常;其次提出了基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的常見心律失常判別算法,提高了常見心律失常判別的準確率。4.設(shè)計并實現(xiàn)了心電信號自動分析模塊,根據(jù)其功能需求模塊,映射為相應(yīng)的軟件模塊,并編程實現(xiàn)了這些模塊,最后使用MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫中的肢體導(dǎo)聯(lián)第二導(dǎo)聯(lián)數(shù)據(jù)驗證了模塊的功能。
[Abstract]:Cardiovascular diseases are the major killers of human health. Electrocardiogram (ECG) plays an important role in the diagnosis of these diseases. Researchers have done a lot of research on ECG automatic analysis algorithm. On this basis, this paper aims at the demand of ECG automatic analysis algorithm in remote wireless multi-parameter monitoring system, which can be used for real-time, remote monitoring and auxiliary diagnosis. Several algorithms of ECG automatic analysis are studied, and the module of ECG automatic analysis is designed and implemented. To some extent, it makes up for the shortcomings of the existing analysis algorithms and software systems. The ECG automatic analysis technology includes ECG preprocessing, waveform detection and feature point location. Three parts of arrhythmia discrimination. In this paper, the three aspects are systematically studied, and several new automatic analysis algorithms are proposed. At the same time, the design and implementation of ECG automatic analysis module meet the requirements of the national detection standard. It can be used for clinical automatic diagnosis of several arrhythmias. The main contents and results of this paper are as follows: 1. Aiming at ECG signal preprocessing, a set of real-time preprocessing algorithm based on integral coefficient filter is designed, which is simple. Secondly, a ECG signal preprocessing algorithm based on median, mean filter and wavelet transform is proposed. The method of threshold shrinkage is improved. Experimental results show that it is a preprocessing algorithm with good performance. 2. For waveform detection and feature point location, a synthetic filter is proposed. The adaptive detection algorithm of real-time QRS wave group based on multi-order difference and Shannon energy transformation reduces the error rate of real-time detection of QRS wave group. Secondly, a non-real-time QRS wave group detection algorithm based on wavelet packet equivalent filter is proposed. By synthesizing the detection results of multiple filters, the detection error rate is reduced. Using the MIT-BIH arrhythmia database, the test results show that the error rate is only 0.16.3. Firstly, ten characteristics of waveform, such as RR interval difference and QRS wave width and Q wave amplitude, are used to distinguish common arrhythmias, and then an algorithm based on depth confidence network is proposed to distinguish common arrhythmias. The accuracy rate of common arrhythmia discrimination is improved. 4. The ECG automatic analysis module is designed and implemented. According to its functional requirements, the module is mapped to the corresponding software module, and these modules are realized by programming. Finally, the second lead data of limb leads in MIT-BIH arrhythmia database is used to verify the function of the module.
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN911.7;R54

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本文編號：1658042