本文關(guān)鍵詞：脈搏波特征點(diǎn)識(shí)別及無(wú)創(chuàng)血壓監(jiān)測(cè)方法研究

  更多相關(guān)文章： 脈搏波 預(yù)處理 特征點(diǎn)識(shí)別 無(wú)創(chuàng)血壓 隱Markov模型

【摘要】：脈搏波是人體心臟有節(jié)律的收縮射血,血液流經(jīng)彈性血管所產(chǎn)生的波動(dòng)。不同的個(gè)體在不同的生理狀態(tài)下的脈搏波波形是不同的,因此脈搏波的特征點(diǎn)識(shí)別對(duì)于分析人體的生理病理狀況、預(yù)防診斷心血管疾病及無(wú)創(chuàng)血壓監(jiān)測(cè)都是非常有幫助的。本文針對(duì)脈搏波信號(hào)微弱、背景噪聲強(qiáng)、頻率低、容易受到各種因素干擾等特點(diǎn),應(yīng)用一種改進(jìn)的小波閾值去噪方法,對(duì)采集到的脈搏波信號(hào)進(jìn)行去噪,經(jīng)對(duì)比,去噪效果的各項(xiàng)指標(biāo)均優(yōu)于傅里葉變換去噪的效果。針對(duì)現(xiàn)有脈搏波特征點(diǎn)識(shí)別方法的不足,提出了一種基于實(shí)際檢測(cè)到的脈搏波時(shí)域特征,并結(jié)合微分法和小波分解法定位脈搏波波形特征點(diǎn)的綜合算法。實(shí)驗(yàn)表明該方法由于采用逐步縮小分析波形的區(qū)間,能夠有效去除不必要的干擾,放大信號(hào)的特征,對(duì)于潮波不明顯或重搏波不明顯的脈搏波波形也能夠很好地提取特征點(diǎn),具有識(shí)別準(zhǔn)確率高,適用范圍廣,抗干擾能力強(qiáng)的特點(diǎn)�；诿}搏波的無(wú)創(chuàng)血壓監(jiān)測(cè),多數(shù)學(xué)者考慮運(yùn)用脈搏波傳導(dǎo)時(shí)間法,結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析的方法建立回歸方程,通過(guò)建立脈搏波傳導(dǎo)時(shí)間與舒張壓和收縮壓的關(guān)系從而得出血壓值。在一定范圍內(nèi)此法是適用的,但考慮到影響血壓的因素有很多,諸如年齡、身高等,針對(duì)脈搏波波速與血壓之間的關(guān)系,本文基于隱Markov模型建立無(wú)創(chuàng)血壓監(jiān)測(cè)模型,該模型充分考慮脈搏波波速,脈搏波波形特征以及受試者生理特征參數(shù),并以脈搏波與心電信號(hào)時(shí)間差、身體質(zhì)量指數(shù)、脈率、脈搏波波形特征量K、主波上升斜率及體溫作為模型的輸入?yún)?shù)來(lái)估算出受試者的舒張壓和收縮壓。為了驗(yàn)證模型的有效性,將模型計(jì)算結(jié)果與歐姆龍HEM-6131型血壓計(jì)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析對(duì)比,結(jié)果表明該模型與血壓計(jì)測(cè)量結(jié)果相關(guān)性高,一致性好,可相互替換使用。
【關(guān)鍵詞】：脈搏波 預(yù)處理 特征點(diǎn)識(shí)別 無(wú)創(chuàng)血壓 隱Markov模型
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：R443.5
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 課題研究的目的和意義8-9
• 1.2 研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 脈搏波特征點(diǎn)識(shí)別國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 脈搏波特征點(diǎn)識(shí)別的難點(diǎn)10-11
• 1.2.3 血壓監(jiān)測(cè)方法研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文的內(nèi)容安排及主要研究?jī)?nèi)容12-14
• 2 脈搏波信號(hào)采集及預(yù)處理14-33
• 2.1 脈搏波信號(hào)的產(chǎn)生及其特點(diǎn)14-17
• 2.1.1 脈搏波產(chǎn)生及傳播14-16
• 2.1.2 脈搏波信號(hào)的特點(diǎn)16-17
• 2.2 脈搏信號(hào)采集及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)17-19
• 2.3 脈搏波信號(hào)的預(yù)處理19-24
• 2.3.1 基于傅里葉變換的去噪濾波20-22
• 2.3.2 小波變換的基本理論22-24
• 2.4 改進(jìn)的小波閾值去噪24-32
• 2.4.1 閾值的選取26-28
• 2.4.2 去噪效果評(píng)價(jià)28-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 3 脈搏波信號(hào)特征點(diǎn)識(shí)別33-48
• 3.1 基于微分法的脈搏波特征點(diǎn)識(shí)別33-35
• 3.2 基于小波變換的特征點(diǎn)識(shí)別35-37
• 3.3 基于波形時(shí)域特征和小波分解的脈搏波特征點(diǎn)識(shí)別法37-44
• 3.3.1 特征點(diǎn)b和c的識(shí)別定位38-39
• 3.3.2 特征點(diǎn)f和g的識(shí)別定位39-40
• 3.3.3 特征點(diǎn)e的識(shí)別40-42
• 3.3.4 特征點(diǎn)d的識(shí)別定位42-44
• 3.4 特征點(diǎn)識(shí)別效果評(píng)價(jià)44-47
• 3.5 本章小結(jié)47-48
• 4 基于隱Markov模型的無(wú)創(chuàng)血壓監(jiān)測(cè)模型48-63
• 4.1 隱Markov模型理論48-49
• 4.2 模型的建立49-52
• 4.3 輸入?yún)?shù)的選取52-54
• 4.3.1 脈搏波波形特征參數(shù)52-53
• 4.3.2 生理參數(shù)的選取53-54
• 4.4 模型的結(jié)果分析54-61
• 4.4.1 與擬合曲線(xiàn)方法對(duì)比54-56
• 4.4.2 相關(guān)性分析56-57
• 4.4.3 相對(duì)誤差分析57-58
• 4.4.4 配對(duì)t檢驗(yàn)58-59
• 4.4.5 Bland-Altman一致性分析59-61
• 4.5 本章小結(jié)61-63
• 5 總結(jié)與展望63-66
• 5.1 總結(jié)63-64
• 5.2 后續(xù)工作的展望64-66
• 致謝66-67
• 參考文獻(xiàn)67-72
• 附錄72
• A. 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄72
• B. 作者在攻讀學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目72

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1135016