【摘要】：根據(jù)2017年6月世界衛(wèi)生組織的報(bào)告指出,心血管疾病每年造成的死亡人數(shù)高達(dá)17.7億人次,約占全球總死亡人數(shù)的31%。作為一種無創(chuàng)性檢查手段,心電圖已成為心血管疾病最有效的預(yù)防和診斷手段。多導(dǎo)聯(lián)心電圖能更全面的反應(yīng)心臟的活動(dòng)狀態(tài),進(jìn)而準(zhǔn)確的確定病灶的具體位置,所以廣泛應(yīng)用于臨床檢測(cè)以及遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)中。在心電采集過程中,外界環(huán)境的干擾會(huì)嚴(yán)重淹沒心電信號(hào)的形態(tài)特征,從而對(duì)醫(yī)生的診斷和遠(yuǎn)程智能分析造成干擾。因此,對(duì)心電信號(hào)的降噪是進(jìn)行疾病診斷的前提和保障。在此背景下,本文提出基于改進(jìn)指導(dǎo)濾波的心電信號(hào)降噪算法。論文主要內(nèi)容如下:(1)基于特定人不同的心拍周期在幅值形態(tài)上有很大的相似性,本文提出了基于巴特沃斯高通濾波器和指導(dǎo)濾波的心電信號(hào)降噪算法。首先利用巴特沃斯高通濾波器去除基線漂移噪聲,心電信號(hào)回歸基線水平。然后基于多個(gè)心拍周期構(gòu)建平均模板,利用這種方法構(gòu)建的指導(dǎo)信號(hào)在幅值形態(tài)特征上與原始心電信號(hào)基本一致。結(jié)合指導(dǎo)濾波的邊緣保持特性,去除剩余與心電信號(hào)頻率有重疊的復(fù)雜噪聲。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,所提算法的輸出信噪比最高可達(dá)到19.28dB,均方根誤差也都低于0.41,表明了對(duì)于心電信號(hào)中的復(fù)雜噪聲,所提算法可以有效的去除。(2)基于多導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)之間的相關(guān)性和噪聲在不同導(dǎo)聯(lián)上出現(xiàn)的差異性,本文提出了基于多導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)建模的指導(dǎo)濾波降噪算法。在心電大數(shù)據(jù)的背景下,本文利用稀疏自動(dòng)編碼機(jī)學(xué)習(xí)并構(gòu)建不同導(dǎo)聯(lián)之間的統(tǒng)計(jì)模型,無論正常還是變異性心拍都能在構(gòu)建的統(tǒng)計(jì)模型中得到很好的恢復(fù)(預(yù)測(cè))。對(duì)多個(gè)預(yù)測(cè)導(dǎo)聯(lián)進(jìn)行信息融合構(gòu)建的指導(dǎo)信號(hào)可以包含更全面的形態(tài)特征。指導(dǎo)濾波利用上述統(tǒng)計(jì)模型構(gòu)建的指導(dǎo)信號(hào)進(jìn)行心電的降噪處理,不僅提高了降噪的精度,同時(shí)降低了變異性心拍和微弱波在降噪過程中的損失。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,優(yōu)化后算法的提升信噪比可高達(dá)21.54dB,方根誤差均小于0.0401,表明利用多導(dǎo)聯(lián)建模的降噪算法進(jìn)一步提升了降噪精度,同時(shí)原信號(hào)的微小波形特征以及變異心拍都得到了準(zhǔn)確的恢復(fù)。
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN911.7
【圖文】：

圖 3-8 濾除 1.25dB 肌電干擾后的 RMSE圖 3-9 濾除 5dB 肌電干擾后的 RMSE2 是分別采用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、S 變換算法和小波算法以及極干擾的心電信號(hào)進(jìn)行濾波后的信噪比。從表格中我們可以看結(jié)果與肌電干擾的實(shí)驗(yàn)結(jié)果相似。例如編號(hào) 122 號(hào)，當(dāng)加入 1.25PNNN 和 S 變化的輸出信噪比分別為 1.75dB，5.70dB 和 6.96d

第 3 章 基于巴特沃斯和指導(dǎo)濾波的心電信號(hào)降噪算法號(hào)段沒有被替換。對(duì)于這些沒有被替換的信號(hào)段而言，在指導(dǎo)的含噪信號(hào)是同一個(gè)，指導(dǎo)濾波變成自指導(dǎo)濾波，而自指導(dǎo)濾波的降噪效果，所以導(dǎo)致 105 號(hào)和 111 號(hào)在最終的降噪效果上圖 3-8 濾除 1.25dB 肌電干擾后的 RMSE

河北大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文出，本文提出的算法得到的降噪結(jié)果精度要明顯優(yōu)于對(duì)比的三表 3-2 濾除電極干擾的實(shí)驗(yàn)結(jié)果（SNR） =1.25dB =5dB 小波閾值 S 變換 BPNN 本文方法 小波閾值 S 變換 BPNN 1.51 7.47 5.17 13.74 5.29 10.32 8.22 1.58 7.35 5.55 13.72 5.3 10.4 7.88 1.56 6.4 5.56 9.12 5.3 7.57 7.71 1.66 6.32 5.58 12.19 5.42 8.32 7.68 1.75 6.96 5.70 18.42 5.53 9.6 8.19 1.87 6.47 5.18 12.11 5.76 8.55 7.79 1.6 7.06 5.71 10.72 5.26 10.12 8.18 1.61 7.17 5.99 13.35 5.39 10.04 8.27 1.62 7.45 5.36 10.59 5.42 10.74 8.37 1.65 7.48 5.54 12.47 5.39 10.45 8.43

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 張慶東;;心臟性猝死高�；颊叩念A(yù)測(cè)與防治[J];中外醫(yī)學(xué)研究;2015年35期

2 王寧章;雷琳琳;閔仁江;;基于切比雪夫網(wǎng)絡(luò)修正的噪聲優(yōu)化超寬帶LNA設(shè)計(jì)[J];電子技術(shù)應(yīng)用;2015年10期

3 王一帆;尹傳歷;黃義明;王洪玉;;基于雙邊濾波的圖像去霧[J];中國圖象圖形學(xué)報(bào);2014年03期

4 李宏恩;;心電信號(hào)檢測(cè)中濾除肌電干擾的方法[J];電子科技;2014年02期

5 陳彥;;巴特沃斯高通濾波器在圖像處理中的應(yīng)用[J];邵陽學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年02期

6 吳寶明;朱凌云;卓豫;朱新建;閆慶廣;馮正權(quán);黃華;;遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)及動(dòng)態(tài)心電信號(hào)自動(dòng)分析的研究進(jìn)展[J];中國醫(yī)療器械雜志;2006年05期

7 楊豐,余英林;小波變換在心電信號(hào)濾波處理中的應(yīng)用研究[J];生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志;1997年04期

本文編號(hào)：2765599