心血管疾病是危害人類健康的主要疾病之一,具有隱蔽性強(qiáng)、發(fā)病率高、致死率高等特點(diǎn)。對于居民來說,準(zhǔn)確的檢測出心血管疾病的類型,對于心血管疾病的診斷和治療有很重要的意義。心電圖中包含了豐富的信息,是診斷心血管疾病的有力工具。因此,可以通過對心電圖進(jìn)行分類,來進(jìn)一步確定心血管疾病的類型。本課題主要對信號預(yù)處理和自動分類識別技術(shù)進(jìn)行了研究,主要工作如下:(1)心電信號的預(yù)處理。本文的預(yù)處理包括信號的噪聲去除和QRS波的檢測兩部分。針對心電信號的主要噪聲,如工頻干擾、基線漂移和肌電干擾,設(shè)計(jì)了小波軟閾值濾波器,對信號進(jìn)行了時頻分析。將噪聲進(jìn)行了有效的去除,得到了干凈有效的信號。針對信號的形態(tài)特征,基于自適應(yīng)雙閾值算法來對心電信號的R波進(jìn)行較為準(zhǔn)確的定位。借助于一高一低雙閾值對信號的R波進(jìn)行了準(zhǔn)確的定位。最后以R波為基準(zhǔn)點(diǎn),對信號的Q波和S波進(jìn)行了定位,識別率為99.63%。(2)針對小樣本心電數(shù)據(jù),提出了基于小波變換的頻域特征分析法,采用了隨機(jī)森林、K-近鄰和C4.5三種傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法在MIT-BIH心律不齊數(shù)據(jù)上進(jìn)行了驗(yàn)證分析。首先結(jié)合離散小波變換對信號進(jìn)行了五尺度分解,然后在不同的尺度上提取了頻域特征和香農(nóng)熵特征。接著使用了信息增益法對信號的特征降維,得到更為有效的特征。最后將降維后的特征輸入分類模型中,并使用十折交叉驗(yàn)證模型的分類效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,隨機(jī)森林取得了最好的分類效果,靈敏度為98.1%,特異性為99.5%,正確率為98.08%。(3)針對大樣本心電數(shù)據(jù),搭建了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類模型,并使用MIT-BIH心律不齊數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證。模型一共10層(一個輸入層、4個卷積層、3個池化層、1個全連接層和一個輸出層)。將整個數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集,用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)分批訓(xùn)練,不斷優(yōu)化模型,最后用測試集的數(shù)據(jù)來進(jìn)行模型的測試。測試集得到的靈敏度為99.45%,特異性為99.86%,正確率為99.78%。本算法能夠很好的將信號分類,對心血管疾病的分析有一定的意義。
【學(xué)位單位】：濟(jì)南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R540.4;TN911.7
【部分圖文】：

本文算法的流程如圖 1.1 所示。圖 1.1 本文算法流程圖1.2.1 心電信號預(yù)處理心電信號作為一種生物電信號，反映了心臟在體表的活動情況。心電信號為低頻信號，并且信號十分微弱，通常為 mV 量級。所以在采集過程中，心電信號很容易受到各種因素的干擾，例如工頻干擾、呼吸干擾、肌電信號干擾以及其他設(shè)備的干擾等[6]。在對信號進(jìn)行分析和處理時，很關(guān)鍵的一步就是預(yù)處理。預(yù)處理步驟的主要內(nèi)容是對信號噪聲的去除。信號噪聲去除的方法主要是包括了三類：1）基于濾波器噪聲去除；2）基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法（Empirical Mode Decomposition，EMD）的噪聲去除；3）基于小波變換的噪聲去除。基于濾波器的噪聲去除主要依據(jù)噪聲對應(yīng)的頻率響應(yīng)來對噪聲進(jìn)行去除[7]。主要包括以下幾種：移動平均濾波去噪、巴特沃斯低通濾波去噪、中值濾波去噪和 FIR 低通濾波去噪。關(guān)于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法[8]，第一步把原始信號進(jìn)行變換，把信號分解成有限個固有模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function，IMF），隨后重構(gòu)分解后的固有模態(tài)函數(shù)，最后即可得到去噪后的信號。關(guān)于小波變換去噪方法，首先通過小波變換多尺度分解心電信號，并在信號重構(gòu)時去除干擾信號，最后得到干凈可用的信號[9]。因?yàn)樾〔ㄗ儞Q對非平穩(wěn)信號表現(xiàn)出了較好的處理能力

一個完整的心電波形

記錄100的原始心電信號
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本文編號：2858840