發(fā)布時(shí)間：2020-10-31 14:35

　　 無論是便于攜帶的單導(dǎo)聯(lián)心電采集設(shè)備,還是多導(dǎo)聯(lián)的心電采集設(shè)備,采集到的心電信號均可能包含呼吸、運(yùn)動和導(dǎo)聯(lián)脫落等導(dǎo)致的噪聲。心電偽差的出現(xiàn)會導(dǎo)致心電特征參數(shù)(如RR間期、QT段等)失真,引起基于心電圖疾病診斷的誤診或漏診。嚴(yán)重的心電偽差可能掩蓋真實(shí)的心電信號,使得被掩蓋的心電信號失去輔助診斷和監(jiān)護(hù)心臟疾病的價(jià)值。因此,識別并去除心電偽差可以有效提高心電圖質(zhì)量。房顫是一種常見的心律失常疾病。隨著城市化和社會老齡化速度的加快,其發(fā)病率不斷增長。高效、準(zhǔn)確的房顫自動識別方法是實(shí)現(xiàn)大規(guī)模房顫監(jiān)護(hù)和管理的技術(shù)保障。為此,本文采用支持向量機(jī)(SVM)技術(shù),開展了心電偽差和房顫識別方法研究,并在此基礎(chǔ)上,開發(fā)了一套常見心律失常監(jiān)護(hù)系統(tǒng)模型,為提高基于心電信號的多種心律失常早期判別與監(jiān)測以及任何時(shí)間、任何地點(diǎn)的健康狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)提供技術(shù)保障。具體研究內(nèi)容如下:(1)基于支持向量機(jī)的多特征參數(shù)心電偽差識別研究。提取心電信號的第一主成分貢獻(xiàn)率、R波幅值的標(biāo)準(zhǔn)差、模板匹配的相關(guān)系數(shù)、QRS波能量占比和樣本熵等5個(gè)心電信號質(zhì)量指標(biāo)(SQI),并采用網(wǎng)格參數(shù)尋優(yōu)方式的支持向量機(jī)算法,構(gòu)建偽差和心電信號分類識別模型。將PhysioNet Challenge 2011、PhysioNet Challenge 2017、MIT-BIH Arrhythmia Database和Noise Stress Test Database 4個(gè)心電數(shù)據(jù)庫的偽差數(shù)據(jù)和非偽差數(shù)據(jù)融合,構(gòu)建了一個(gè)驗(yàn)證數(shù)據(jù)集,并采用10折交叉驗(yàn)證該模型的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法的敏感度、特異度、陽性預(yù)測率和準(zhǔn)確率分別達(dá)到98.33%、98.14%、98.04%和98.24%,具有較強(qiáng)的心電偽差檢測識別能力。(2)基于不均衡多分類支持向量機(jī)的房顫識別方法研究。首先從現(xiàn)有研究中收集房顫、非房顫、偽差和正常心電信號相關(guān)的134個(gè)候選特征�？紤]到P波難以準(zhǔn)確定位,因此去掉P波相關(guān)的24個(gè)特征。然后對剩下的110個(gè)候選特征做兩兩相關(guān)分析,再濾除相關(guān)系數(shù)大于0.9的冗余特征和復(fù)雜度較高的特征,形成一個(gè)有效特征集,用于房顫、非房顫、偽差和正常心電信號的分類識別。接著,通過分析各類樣本數(shù)量的分布情況,設(shè)計(jì)一種不均衡四分類支持向量機(jī),并與有效特征結(jié)合建立了一種識別房顫、非房顫心律失常、偽差和正常4類心電信號的方法。最后,采用PhysioNet Challenge 2017比賽提供的數(shù)據(jù)驗(yàn)證本文方法并與其他相關(guān)方法比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法整體上獲得了較好的性能。進(jìn)一步,采用MIT心律失常數(shù)據(jù)庫和MIT房顫數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)對本方法選擇的有效特征進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法在上述兩個(gè)數(shù)據(jù)庫上識別房顫的分?jǐn)?shù)均達(dá)到0.97及以上,識別非房顫心律失常、偽差和正常的分?jǐn)?shù)均達(dá)到0.9以上,在房顫輔助診斷和監(jiān)測方面具有良好的應(yīng)用前景。(3)房顫與非房顫心律失常監(jiān)護(hù)系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。根據(jù)房顫及其他心律失常監(jiān)護(hù)與管理的真實(shí)需求,設(shè)計(jì)了一種基于心電信號的房顫與非房顫心律失常監(jiān)護(hù)系統(tǒng)模型。采用心電信號獲取模型模擬真實(shí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集過程,采用心電信號無線傳輸模型模擬各數(shù)據(jù)之間的傳輸過程,采用心電信號智能處理模型模擬真實(shí)系統(tǒng)的信號處理過程,采用心電信號顯示模型模擬真實(shí)系統(tǒng)對判別結(jié)果的展示。測試結(jié)果表明,該模型功能全面、實(shí)時(shí)性和可操作性強(qiáng)、界面友好,使用方便,為實(shí)際應(yīng)用提供了理論和技術(shù)保障。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TH772
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 心電偽差識別研究現(xiàn)狀現(xiàn)狀
        1.2.2 房顫識別算法研究現(xiàn)狀
        1.2.3 基于心電圖的監(jiān)護(hù)系統(tǒng)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 基于支持向量機(jī)的多特征參數(shù)心電偽差識別研究
    2.1 心電圖與心電圖偽差基本知識
        2.1.1 心電圖基本知識
        2.1.2 ECG信號與偽差信號
    2.2 偽差信號識別方法設(shè)計(jì)
        2.2.1 提取識別偽差特征參數(shù)
        2.2.2 偽差識別算法
    2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        2.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        2.3.2 改進(jìn)樣本熵算法計(jì)算方法的性能與效率
        2.3.3 單一特征參數(shù)與組合特征參數(shù)識別能力比較
        2.3.4 與其他方法比較
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于不均衡多分類支持向量機(jī)的房顫識別方法研究
    3.1 引言
    3.2 房顫檢測方法設(shè)計(jì)
        3.2.1 心電信號預(yù)處理
        3.2.2 候選特征提取
        3.2.3 有效特征提取
        3.2.4 分類
        3.2.5 分類性能評估
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        3.3.2 被提取的有效特征
        3.3.3 新方法性能與比較
    3.4 本章小結(jié)
第四章 房顫與非房顫心律失常監(jiān)護(hù)系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)需求分析
    4.3 監(jiān)護(hù)模型系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        4.3.1 心電信號獲取模型
        4.3.2 心電信號無線傳輸模型
        4.3.3 心電信號智能處理模型
        4.3.4 心電信號結(jié)果顯示模型
    4.4 監(jiān)護(hù)模型系統(tǒng)測試與分析
        4.4.1 心電信號獲取模型測試結(jié)果
        4.4.2 心電信號無線傳輸模型測試結(jié)果
        4.4.3 心電信號智能處理模型測試結(jié)果
        4.4.4 心電信號結(jié)果顯示模型測試結(jié)果
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻碩期間取得的研究成果

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2864079