近年來隨著計(jì)算機(jī)輔助診療系統(tǒng)的發(fā)展,對(duì)心電圖進(jìn)行分析研究不僅極大地緩解醫(yī)生工作壓力,也有助于為患者提供及時(shí)診療,能夠一定程度提升診斷準(zhǔn)確率。心電信號(hào)是一種微弱的生理信號(hào),在采集過程中容易受到干擾,因此需要首先對(duì)心電圖進(jìn)行預(yù)處理;對(duì)心電圖研究的最終目的是疾病診斷,目前的方法大部分在特征提取上展開研究,隨著深度學(xué)習(xí)在生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析中取得的成功,研究者們逐步將其應(yīng)用于心電圖,但仍有提升空間。本文針對(duì)心電圖的預(yù)處理和分類展開研究,主要研究以下內(nèi)容:（1）針對(duì)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法在去除心電數(shù)據(jù)噪聲時(shí),噪聲IMF分量難以選擇且將噪聲分量直接舍棄會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真,提出了一種基于EEMD的自適應(yīng)閾值算法。首先對(duì)含噪ECG數(shù)據(jù)進(jìn)行EEMD分解,得到固有模態(tài)函數(shù)根據(jù)馬氏距離進(jìn)行信號(hào)IMF分量和噪聲IMF分量的判定,然后通過果蠅優(yōu)化算法確定噪聲IMF的閾值,將經(jīng)過閾值去噪的新的分量和剩余分量重構(gòu)得到去噪后的ECG數(shù)據(jù)。最后,使用MIT-BIH數(shù)據(jù)庫中的心電數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在去噪同時(shí)能夠較好地保留數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)。（2）為了提高心電數(shù)據(jù)分類準(zhǔn)確率,采用基于EEMD的多尺度模糊熵特征提取策略。首先,對(duì)... 

【文章來源】：中北大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

正常心電圖波形示意

中北大學(xué)學(xué)位論文集過程中會(huì)受到噪聲和偽跡的影響，這就使得 ECG 被如果直接使用這些原數(shù)據(jù)去分類，會(huì)因?yàn)樵肼暤拇嬖诮殿A(yù)處理。這些干擾的來源可能是生理性的，例如肌肉活的，例如相鄰電子設(shè)備或設(shè)備的不正確使用[41]。常見的：當(dāng) ECG 被肌肉收縮偽影污染時(shí)，表現(xiàn)為如圖 2.2 所致，當(dāng)被試者心理緊張或者體表溫度出現(xiàn)變化時(shí)會(huì)出現(xiàn)z，頻譜特征接近于高斯白噪聲[42]。

擾：當(dāng) ECG 被肌肉收縮偽影污染時(shí)，表現(xiàn)為如圖 2.2 所致，當(dāng)被試者心理緊張或者體表溫度出現(xiàn)變化時(shí)會(huì)出現(xiàn)z，頻譜特征接近于高斯白噪聲[42]。圖 2.2 肌電干擾噪聲移：該噪聲與被試者的運(yùn)動(dòng)有關(guān)，由皮膚和電極之間的可如呼吸活動(dòng)），頻率較低約為 0.1Hz[43,44]�；�漂移會(huì)從而嚴(yán)重影響醫(yī)生對(duì)心臟疾病的診斷。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]心電信號(hào)特征提取及心律失常分類算法研究[D]. 史夢(mèng)穎.天津工業(yè)大學(xué) 2017
[4]基于稀疏自動(dòng)編碼器和邊緣降噪自動(dòng)編碼器的深度學(xué)習(xí)算法研究[D]. 鄧俊鋒.武漢科技大學(xué) 2016
[5]基于EMD的心電信號(hào)去噪方法研究及實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證[D]. 張磊磊.重慶郵電大學(xué) 2016
[6]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電圖自動(dòng)分類方法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 樊承柱.山東大學(xué) 2016
[7]心律失常ECG信號(hào)的多尺度時(shí)頻特征提取與分析研究[D]. 母遠(yuǎn)慧.北京理工大學(xué) 2015



本文編號(hào)：2916299