本文關(guān)鍵詞：基于ARM平臺的家用智能多參數(shù)心電監(jiān)護(hù)儀的設(shè)計與實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：心電監(jiān)護(hù)儀能長時間連續(xù)記錄心電數(shù)據(jù),是醫(yī)院病房不可缺少的醫(yī)療儀器。近年來心電監(jiān)護(hù)儀向家庭進(jìn)軍,相關(guān)市場蓬勃發(fā)展。老齡化人口問題、城市生活壓力和疾病防治構(gòu)成了內(nèi)在推動力。醫(yī)療檢測技術(shù)的成熟和電子計算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展構(gòu)成了外在動力。在內(nèi)外推動力共同作用下,國內(nèi)市場發(fā)展勁頭迅猛。 目前的家用心電監(jiān)護(hù)儀是基于院級心電監(jiān)護(hù)儀改進(jìn)而來。改進(jìn)方向主要集中在簡化功能、優(yōu)化操作、使網(wǎng)絡(luò)無線化以及縮小外觀等方面。而家庭用戶要求心電監(jiān)護(hù)儀具有心電智能檢測功能,此項需求在目前的家庭產(chǎn)品中無法得到滿足。本文針對這一現(xiàn)狀,設(shè)計了具有智能分析功能的心電監(jiān)護(hù)儀系統(tǒng),將智能心電檢測作為本監(jiān)護(hù)儀的特點和優(yōu)勢。 心電檢測算法是這一系統(tǒng)的核心。本文采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法檢測心電異常,先從心電數(shù)據(jù)中提取特征再訓(xùn)練決策樹。心電數(shù)據(jù)和一般機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)有所不同,它是以波形的形式展現(xiàn)的。因此首要任務(wù)是特征提取。本文采用具有緊支撐性和一階消失矩的二次樣條小波分解心電波形,利用小波系數(shù)和R波的對應(yīng)關(guān)系來識別R波位置,再以R波為基準(zhǔn)分離心電周期。然后抽取A3小波系數(shù)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練向量。本文從MIT-BIH數(shù)據(jù)庫中選取6種常見心電波形數(shù)據(jù),用決策樹進(jìn)行訓(xùn)練得到分類模型。將此模型運(yùn)用于心電監(jiān)護(hù)儀的開發(fā)。 監(jiān)護(hù)儀軟件系統(tǒng)運(yùn)行于近年得到廣泛應(yīng)用的ARM處理器平臺,基于Linux,并用Qt作為圖形界面的開發(fā)平臺。系統(tǒng)架構(gòu)采用MVC設(shè)計模式,架構(gòu)清晰,有利于模塊復(fù)用和后期維護(hù)。系統(tǒng)實現(xiàn)了串口傳輸、圖形顯示、報警、參數(shù)設(shè)定和心電智能檢測5項主要功能。文章詳細(xì)介紹了這些功能的實現(xiàn)方法和運(yùn)作流程。
【關(guān)鍵詞】：心電監(jiān)護(hù)儀 小波 R波識別 決策樹 ARM Qt Linux MVC
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TH772;TP274
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-19
• 1.1 心電監(jiān)護(hù)簡介9-10
• 1.2 研究意義10-15
• 1.2.1 心血管疾病防治的意義10-11
• 1.2.2 市場意義11-14
• 1.2.3 家庭心電監(jiān)護(hù)儀功能存在不足14-15
• 1.3 心電監(jiān)護(hù)技術(shù)15-17
• 1.5 本文內(nèi)容簡介17-18
• 1.6 論文組織結(jié)構(gòu)18-19
• 第二章 小波理論19-26
• 2.1 引言19
• 2.2 連續(xù)小波變換和逆變換19-20
• 2.3 離散小波變換20-21
• 2.4 多分辨分析21-23
• 2.4.1 多分辨分析、尺度函數(shù)和尺度方程21-22
• 2.4.2 W空間和小波函數(shù)22-23
• 2.5 Mallat快速算法23-25
• 2.6 本章小結(jié)25-26
• 第三章 心電檢測26-46
• 3.1 引言26
• 3.2 心電基本概念26-27
• 3.3 心電檢測流程27-28
• 3.4 心電預(yù)處理和周期識別28-37
• 3.4.1 心電濾波方法28-29
• 3.4.2 R波識別方法29-31
• 3.4.3 二次樣條小波變換識別R波31-37
• 3.5 特征提取37-39
• 3.5.1 現(xiàn)有特征提取方法37
• 3.5.2 提取小波系數(shù)作為特征向量37-39
• 3.6 學(xué)習(xí)算法39-45
• 3.6.1 主成分分析39-40
• 3.6.2 決策樹分類40-43
• 3.6.3 實驗43-45
• 3.7 本章小結(jié)45-46
• 第四章 系統(tǒng)實現(xiàn)46-59
• 4.0 引言46
• 4.1 軟硬件平臺46-49
• 4.1.1 硬件平臺46-47
• 4.1.2 軟件平臺47-49
• 4.2 功能需求49-50
• 4.2.1 串口通信49-50
• 4.2.2 顯示50
• 4.2.3 報警50
• 4.2.4 參數(shù)設(shè)定50
• 4.2.5 心電智能分析50
• 4.3 系統(tǒng)架構(gòu)50-53
• 4.4 子功能實現(xiàn)53-58
• 4.4.1 心電智能檢測53
• 4.4.2 串口傳輸53-55
• 4.4.3 圖形界面55-57
• 4.4.4 報警57
• 4.4.5 參數(shù)設(shè)置57-58
• 4.5 本章小結(jié)58-59
• 第五章 總結(jié)與展望59-60
• 5.1 本文工作總結(jié)59
• 5.2 本文的不足及下一步工作展望59-60
• 參考文獻(xiàn)60-63
• 致謝63-64
• 附錄 研究生期間發(fā)表的論文和參與的項目64-65

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：281343