心血管疾病是導致死亡率較高的疾病之一,而心電圖(Electrocardiogram,ECG)作為一種有效的非侵入式診斷工具,通常被用于篩查和診斷心血管疾病。然而,由于動態(tài)心電圖數(shù)據(jù)量大,以及醫(yī)學專家人員有限,因此造成醫(yī)生診斷任務(wù)非常繁重。使用計算機輔助心電圖分析工具可以大大減輕醫(yī)生的工作量,并提高心血管疾病的篩查和診斷效率。本文旨在結(jié)合心電數(shù)據(jù)的時間序列特征,建立基于深度學習技術(shù)的心電數(shù)據(jù)自動分類模型,本文主要研究內(nèi)容如下:(1)針對ECG中存在噪聲,導致特征提取困難等問題,本文采用小波變換算法對ECG信號進行降噪處理。論文根據(jù)ECG數(shù)據(jù)的特性,采用Daubechies6(db6)小波函數(shù)將ECG信號分解為8層,在此基礎(chǔ)上,根據(jù)噪聲系數(shù),設(shè)定合理的閾值進行降噪處理,最后重構(gòu)閾值處理后的各層小波,得到降噪后的ECG信號。實驗結(jié)果表明,小波變換有很好的降噪效果。(2)針對傳統(tǒng)機器學習算法嚴重依賴手動提取特征的問題,本文對深度學習技術(shù)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行優(yōu)化改進,設(shè)計了一個高效的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)E-CNN(Efficient convolutional neural network)用于單導聯(lián)ECG自動分類。E-CNN能夠從同一輸入中提取ECG數(shù)據(jù)的多級特征,可以高效的獲得ECG數(shù)據(jù)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征表示。實驗結(jié)果表明,E-CNN在ECG分類中獲得了良好的分類性能。(3)針對二維結(jié)構(gòu)的多導聯(lián)心電圖,本文提出了一個多通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MC-CNN(Multi-channel convolutional neural network)。MC-CNN模型將多導聯(lián)ECG數(shù)據(jù)中的每個導聯(lián)輸入到不同通道中自動提取特征,MC-CNN模型多通道的設(shè)計不僅保證了導聯(lián)之間數(shù)據(jù)的獨立性,還能夠使每個導聯(lián)找到適合自己的濾波器,進而提取高質(zhì)量的ECG特征。實驗結(jié)果表明,MC-CNN模型在多導聯(lián)心電圖自動分類方面具有很大的優(yōu)勢。本文結(jié)合心電數(shù)據(jù)的特點,設(shè)計了兩種基于深度學習技術(shù)的心電自動分類模型E-CNN和MC-CNN,分別在MIT-BIH心律不齊數(shù)據(jù)集和PTB心肌梗塞數(shù)據(jù)集上進行了驗證。實驗表明,本文提出的模型不僅解決了手動提取特征的問題,還能夠提取高質(zhì)量的ECG特征,都獲得了不錯的ECG自動分類結(jié)果。
【學位單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP181;R540.41
【部分圖文】：

圖 1.1 心電自動分類檢測流程圖本小節(jié)將主要介紹以下三個部分的研究現(xiàn)狀，即：ECG 信號的預(yù)處理，ECG信號的特征提取，ECG 信號分類的研究現(xiàn)狀。1.2.1 心電信號預(yù)處理的研究現(xiàn)狀ECG 信號是用身體表面上的電極測量并收集的，在收集 ECG 時，會收集到各種噪聲，例如電力線干擾，基線漂移，肌電噪聲，電極運動偽影等[4]，這些無用的信號給 ECG 自動診斷帶來了負面影響。為了正確分析 ECG 數(shù)據(jù)，需要對 ECG 信號進行預(yù)處理，而 ECG 信號的預(yù)處理旨在通過濾波或信號去除偽像信號，以減少這些無用信號造成的負面影響。張東輝[5]提出了一種基于離散小波變換的基線漂移校正和去噪方法，利用Symlet 小波函數(shù)將心電信號分解為 6 層，用經(jīng)驗貝葉斯后驗中值的小波收縮方法來減少高頻噪聲，實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)使用離散小波變換可以獲得良好的去噪結(jié)果。MAMneimneh 等人[6]提出了一種自適應(yīng)卡爾曼濾波器用于實時去除基線漂移，

2 心電自動分類的相關(guān)技術(shù)理論心電自動分類的相關(guān)技術(shù)理論對心電圖進行自動分類，首先要了解心電圖，心電圖的理論知識為 E類提供了理論依據(jù)。傳統(tǒng)的機器學習方法采用手動提取 ECG 特征，時又費力，嚴重影響算法的實際應(yīng)用。因此，為了克服傳統(tǒng)機器學習點，本文使用深度學習技術(shù)。深度學習技術(shù)可以自動提取 ECG 特征并省去了手工提取特征的環(huán)節(jié)。心電圖的基礎(chǔ)知識 心電信號產(chǎn)生的機理

2 心電自動分類的相關(guān)技術(shù)理論臟電活動之間的對應(yīng)關(guān)系，對 ECG 圖進行詳細的解讀P 波房去極化波，它與心房活動的情況有關(guān)。P 波形圓鈍，狀不同，在 II 導聯(lián)和 VF 導聯(lián)上表現(xiàn)明顯。P 波的時間1s 之間，電壓（高度）通常在 0.22mV 和 0.25mV 之間PR 間期是從 P 波的開始到 QRS 復(fù)合波群的開始，反映了從竇ricular，AV）所經(jīng)過的時間。短于 120 毫秒的 PR 間期表，如 Wolf-Parkinson-White 綜合征。在 PR 間期期間診斷，持續(xù)時間超過 200ms。PR 段通常是完全平坦的，但在如果從心房到心室的傳導受到阻礙，則會相應(yīng)地延長
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本文編號：2842657