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一種新的房顫心電融合特征提取方法研究

發(fā)布時(shí)間:2022-01-08 07:11
  心房顫動(dòng)(Atrial Fibrillation,AF),簡稱房顫,是臨床上最常見的心律失常之一。傳統(tǒng)的房顫檢測往往需要專業(yè)醫(yī)生對(duì)長時(shí)程連續(xù)心電進(jìn)行視覺上的判讀,這一過程不僅耗時(shí),也極度依賴于醫(yī)生個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。此外,有限數(shù)量的專業(yè)醫(yī)師也是臨床上難以實(shí)現(xiàn)房顫及時(shí)監(jiān)測與診斷的一個(gè)重要因素。因此,展開房顫自動(dòng)檢測的研究具有十分重要的臨床意義,其中有效的房顫心電特征提取則是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測的關(guān)鍵步驟。因此,本文聚焦于房顫心電特征提取方法的研究。房顫在心電圖上的表現(xiàn)主要為P波缺失,而代之以房顫波(f波),以及RR間期絕對(duì)不規(guī)則;诖,本文提出了一種新的基于P波缺失與RR間期不規(guī)則的房顫心電融合特征提取方法。本文具體結(jié)構(gòu)如下:第一章系統(tǒng)闡述了房顫自動(dòng)檢測的研究背景和意義,說明了房顫心電特征提取的重要性,在陳述心電圖基礎(chǔ)知識(shí)的同時(shí),介紹了房顫心電特征以及房顫特征提取方法的研究現(xiàn)狀,并且概述了本文所提算法的基本內(nèi)容和本文的章節(jié)安排。第二章詳細(xì)介紹了小波變換以及可調(diào)品質(zhì)因子小波變換的原理,基于T-lag散點(diǎn)圖定義了兩種新的度量指標(biāo)置信散度距離和與置信散度指數(shù),提出了基于P波缺失的房顫心電特征提取方法。第三章提... 

【文章來源】:西北大學(xué)陜西省 211工程院校

【文章頁數(shù)】:50 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

一種新的房顫心電融合特征提取方法研究


心臟激動(dòng)傳導(dǎo)系統(tǒng)

示意圖,導(dǎo)聯(lián),胸導(dǎo)聯(lián),示意圖


第一章 緒論產(chǎn)生的信號(hào)能夠被置于人體表面的電極所捕獲,進(jìn)而與心電圖機(jī)相連,再理,最終所得到的具有一定波形、幅值等信息的二維曲線,稱為心ardiogram , ECG)。的心電圖導(dǎo)聯(lián)是 12 導(dǎo)聯(lián),包括肢體導(dǎo)聯(lián)和胸導(dǎo)聯(lián)。肢體導(dǎo)聯(lián)包括 3 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)稱雙極肢體導(dǎo)聯(lián))I、II、III,和 3 個(gè)單極加壓肢體導(dǎo)聯(lián) aVR、aVF 和 aV電極主要位于左腿(F)、左臂(L)以及右臂(R),圖 2 與圖 3 分別顯示了標(biāo)準(zhǔn)極加壓肢體導(dǎo)聯(lián)的電極連接。胸導(dǎo)聯(lián)包括 V1~V6,如圖 4 所示為胸導(dǎo)聯(lián)的 1 介紹了各胸導(dǎo)聯(lián)電極的位置,表 2 說明了不同的胸導(dǎo)聯(lián)反映心臟不同部動(dòng)[22]。

示意圖,單極,胸導(dǎo)聯(lián),肢體導(dǎo)聯(lián)


心電圖導(dǎo)聯(lián)是 12 導(dǎo)聯(lián),包括肢體導(dǎo)聯(lián)和胸導(dǎo)聯(lián)。肢體導(dǎo)聯(lián)包括 3 個(gè)標(biāo)稱雙極肢體導(dǎo)聯(lián))I、II、III,和 3 個(gè)單極加壓肢體導(dǎo)聯(lián) aVR、aVF 和 a電極主要位于左腿(F)、左臂(L)以及右臂(R),圖 2 與圖 3 分別顯示了標(biāo)極加壓肢體導(dǎo)聯(lián)的電極連接。胸導(dǎo)聯(lián)包括 V1~V6,如圖 4 所示為胸導(dǎo)聯(lián) 1 介紹了各胸導(dǎo)聯(lián)電極的位置,表 2 說明了不同的胸導(dǎo)聯(lián)反映心臟不同動(dòng)[22]。圖 2 標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)聯(lián)示意圖

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]一種基于散點(diǎn)圖特征的陣發(fā)性房顫自動(dòng)檢測方法[D]. 楊宇峰.西北大學(xué) 2018
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[3]霧霾圖像增強(qiáng)處理技術(shù)研究[D]. 孟雪.哈爾濱理工大學(xué) 2017
[4]心電信號(hào)分析處理及心肌梗塞疾病模型的建立[D]. 尹咪咪.鄭州大學(xué) 2016
[5]基于RR間期和深度置信網(wǎng)絡(luò)的房顫檢測[D]. 萬慧華.河北大學(xué) 2015
[6]新疆1540例住院房顫患者資料回顧性分析[D]. 周四海.新疆醫(yī)科大學(xué) 2007



本文編號(hào):3576118

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