發(fā)布時(shí)間：2017-03-19 17:09

  本文關(guān)鍵詞：基于Lempel-Ziv復(fù)雜度和信號(hào)分解的心顫與心動(dòng)信號(hào)分析方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：最近幾年來(lái),心血管疾病的發(fā)病率在逐年增加。研究發(fā)現(xiàn),心臟的功能性衰退和機(jī)能性病變?cè)谛难芗膊≈姓加泻艽蟮谋戎�。心率失常中最�?yán)重的癥狀和表現(xiàn)是心臟猝死,如果不能及時(shí)地對(duì)病人進(jìn)行除顫等治療,心臟猝死就意味著病人生命的終結(jié),正因?yàn)檫@樣,許多國(guó)家的醫(yī)藥衛(wèi)生部門、研究中心等都投入大量的人力和物力對(duì)此進(jìn)行研究。研究表明,心臟猝死在多數(shù)情況下都是由心室纖顫(ventricular fibrillation,VF)或是持續(xù)性室性心動(dòng)過(guò)速(ventricular tachycardia,VT)惡化而導(dǎo)致的。而且,治療這兩種疾病所采取的措施是不同的。對(duì)患有VF的病人,是要進(jìn)行除顫操作的;而對(duì)于患有VT的病人則要對(duì)其進(jìn)行低能量心率復(fù)蘇。如果VT被錯(cuò)判為VF或者VF被錯(cuò)判為VT,其結(jié)果都是致命的。因此,提出一種高效的自動(dòng)檢測(cè)算法不僅有利于減輕醫(yī)務(wù)人員的工作量,而且其在推動(dòng)臨床應(yīng)用中的貢獻(xiàn)將是非常巨大的。按照目前對(duì)心電圖(ECG)的研究情況來(lái)看,都可以用非線性動(dòng)力學(xué)的方法來(lái)分析。而且,采用非線性動(dòng)力學(xué)方法對(duì)VF和VT的檢測(cè)有其他方法所不具有的優(yōu)勢(shì)。由于心顫的頻率在200-500bpm之間,心動(dòng)的頻率大約在150-200bpm之間,噪聲中基線漂移和工頻干擾頻率都在50Hz以下,因此就考慮到先用信號(hào)分解的方法,將心電信號(hào)分解成一系列的子帶信號(hào)。本文提出的Lempel-Ziv(簡(jiǎn)稱LZ)復(fù)雜度與時(shí)間序列分解復(fù)合檢測(cè)相結(jié)合的新算法,在準(zhǔn)確率及檢測(cè)速度等方面都具有明顯的提升,而且開(kāi)拓了VF和VT檢測(cè)算法研究的新途徑。另外,對(duì)LZ復(fù)雜度算法也進(jìn)行了改進(jìn)研究。因?yàn)檫M(jìn)制數(shù)L的值如果非常小的話,就極可能因?yàn)榉椒ㄌ^(guò)死板而不能完全地表現(xiàn)出序列本身的動(dòng)態(tài)特征;如果L非常大,原始序列被分解成多個(gè)細(xì)小的間隔,得到的這些值的差別并不大。相反,LZ復(fù)雜度的計(jì)算時(shí)間增加以及運(yùn)行時(shí)間的增長(zhǎng),盡管這種方法保留了原始序列的很多細(xì)節(jié)信息,但是對(duì)患有心臟猝死的病人來(lái)說(shuō)提供準(zhǔn)確和及時(shí)的治療手段是至關(guān)重要的,因此這種方法并不合適。為了解決這個(gè)問(wèn)題,本文引用復(fù)雜度指數(shù)f,隨機(jī)的從本文用到的樣本中選取六個(gè)VT樣本和VF樣本,通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定進(jìn)制數(shù)L(L=60)。復(fù)雜度指數(shù)f的引入,使LZ復(fù)雜度的性能有了較大的改善,并提高了檢測(cè)VT和VF的準(zhǔn)確率。心臟病正在成為威脅人類健康的重大殺手,它的發(fā)病機(jī)理非常復(fù)雜,其中最重要的一點(diǎn)就是應(yīng)用非線性動(dòng)力學(xué)來(lái)解決。本文提出的這種方法還需要在實(shí)踐中得到應(yīng)用,理論與實(shí)踐相結(jié)合,讓這種方法得到進(jìn)一步的推廣和應(yīng)用,只有這樣才能實(shí)現(xiàn)它治病救人的價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：心室纖顫 心動(dòng)過(guò)速 LZ復(fù)雜度 時(shí)間序列分解
【學(xué)位授予單位】：濟(jì)南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN911.6;R541.75
【目錄】：

• 摘要7-9
• Abstract9-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 課題研究背景11-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 本文的主要內(nèi)容及章節(jié)安排15-17
• 第二章 LZ復(fù)雜度和時(shí)間序列分解方法17-27
• 2.1 LZ復(fù)雜度方法17-21
• 2.1.1 LZ復(fù)雜度原理19-20
• 2.1.2 LZ復(fù)雜度算法步驟20
• 2.1.3 LZ復(fù)雜度分類20-21
• 2.2 時(shí)間序列分解方法21-27
• 2.2.1 時(shí)間序列分解方法概述21
• 2.2.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）21-23
• 2.2.3 小波變換23-27
• 第三章 近似熵、樣本熵方法及實(shí)驗(yàn)結(jié)果27-37
• 3.1 近似熵、樣本熵概述27-29
• 3.1.1 近似熵27-28
• 3.1.2 樣本熵28-29
• 3.2 相關(guān)向量機(jī)29-32
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析32-37
• 第四章 聯(lián)合算法對(duì)VT、VF的檢測(cè)37-49
• 4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及軟件37-39
• 4.1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)37-38
• 4.1.2 支持向量機(jī)38-39
• 4.2 EMD和LZ復(fù)雜度結(jié)合的新算法39-45
• 4.2.1 算法的理論基礎(chǔ)39-40
• 4.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析40-45
• 4.3 小波變換和LZ復(fù)雜度結(jié)合的新算法45-49
• 第五章 改進(jìn)的LZ復(fù)雜度算法及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析49-57
• 5.1 LZ復(fù)雜度算法的改進(jìn)49-51
• 5.2 仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果51-57
• 第六章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 全文總結(jié)57
• 6.2 前景展望57-59
• 參考文獻(xiàn)59-64
• 致謝64-66
• 附錄66

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 夏德玲;孟慶芳;牛賀功;魏英達(dá);劉海紅;;基于Lempel-Ziv復(fù)雜度和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的癲癇腦電信號(hào)的檢測(cè)方法[J];計(jì)算物理;2015年06期

2 郭興明;黃林洲;;IMF復(fù)雜度特征在心音信號(hào)分類識(shí)別中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2013年21期

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  本文關(guān)鍵詞：基于Lempel-Ziv復(fù)雜度和信號(hào)分解的心顫與心動(dòng)信號(hào)分析方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：256295