發(fā)布時間：2020-07-22 09:00

【摘要】：根據(jù)2017年6月世界衛(wèi)生組織的報告指出,心血管疾病每年造成的死亡人數(shù)高達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防和診斷手段。多導聯(lián)心電圖能更全面的反應心臟的活動狀態(tài),進而準確的確定病灶的具體位置,所以廣泛應用于臨床檢測以及遠程監(jiān)護中。在心電采集過程中,外界環(huán)境的干擾會嚴重淹沒心電信號的形態(tài)特征,從而對醫(yī)生的診斷和遠程智能分析造成干擾。因此,對心電信號的降噪是進行疾病診斷的前提和保障。在此背景下,本文提出基于改進指導濾波的心電信號降噪算法。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濾波的心電信號降噪算法。首先利用巴特沃斯高通濾波器去除基線漂移噪聲,心電信號回歸基線水平。然后基于多個心拍周期構建平均模板,利用這種方法構建的指導信號在幅值形態(tài)特征上與原始心電信號基本一致。結合指導濾波的邊緣保持特性,去除剩余與心電信號頻率有重疊的復雜噪聲。經(jīng)實驗驗證,所提算法的輸出信噪比最高可達到19.28dB,均方根誤差也都低于0.41,表明了對于心電信號中的復雜噪聲,所提算法可以有效的去除。(2)基于多導聯(lián)心電信號之間的相關性和噪聲在不同導聯(lián)上出現(xiàn)的差異性,本文提出了基于多導聯(lián)心電信號建模的指導濾波降噪算法。在心電大數(shù)據(jù)的背景下,本文利用稀疏自動編碼機學習并構建不同導聯(lián)之間的統(tǒng)計模型,無論正常還是變異性心拍都能在構建的統(tǒng)計模型中得到很好的恢復(預測)。對多個預測導聯(lián)進行信息融合構建的指導信號可以包含更全面的形態(tài)特征。指導濾波利用上述統(tǒng)計模型構建的指導信號進行心電的降噪處理,不僅提高了降噪的精度,同時降低了變異性心拍和微弱波在降噪過程中的損失。經(jīng)實驗驗證,優(yōu)化后算法的提升信噪比可高達21.54dB,方根誤差均小于0.0401,表明利用多導聯(lián)建模的降噪算法進一步提升了降噪精度,同時原信號的微小波形特征以及變異心拍都得到了準確的恢復。
【學位授予單位】：河北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：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)絡算法、S 變換算法和小波算法以及極干擾的心電信號進行濾波后的信噪比。從表格中我們可以看結果與肌電干擾的實驗結果相似。例如編號 122 號，當加入 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濾波的心電信號降噪算法號段沒有被替換。對于這些沒有被替換的信號段而言，在指導的含噪信號是同一個，指導濾波變成自指導濾波，而自指導濾波的降噪效果，所以導致 105 號和 111 號在最終的降噪效果上圖 3-8 濾除 1.25dB 肌電干擾后的 RMSE

河北大學工學碩士學位論文出，本文提出的算法得到的降噪結果精度要明顯優(yōu)于對比的三表 3-2 濾除電極干擾的實驗結果（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】

相關期刊論文 前7條

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

2 王寧章;雷琳琳;閔仁江;;基于切比雪夫網(wǎng)絡修正的噪聲優(yōu)化超寬帶LNA設計[J];電子技術應用;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];中國圖象圖形學報;2014年03期

4 李宏恩;;心電信號檢測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用[J];邵陽學院學報(自然科學版);2007年02期

6 吳寶明;朱凌云;卓豫;朱新建;閆慶廣;馮正權;黃華;;遠程心電監(jiān)護系統(tǒng)及動態(tài)心電信號自動分析的研究進展[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濾波處理中的應用研究[J];生物醫(yī)學工程學雜志;1997年04期

本文編號：2765599