本文關(guān)鍵詞：基于ECG的心臟驟停預(yù)測方法研究　出處：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 心臟驟停 參數(shù)化Adaboost 雙樹復(fù)小波變換 預(yù)警因子

【摘要】：心臟性猝死(Sudden Cardiac Death,SCD)是指急性癥狀發(fā)作后1小時(shí)內(nèi)發(fā)生的以意識突然喪失為特征的由心臟原因引起的自然死亡[1]。平時(shí)看似健康的人也可能沒有任何征兆地因?yàn)閻盒孕穆墒С６呐K性猝死,心臟性猝死也被稱為心臟驟停。每年全球有約300萬人因?yàn)樾呐K性猝死而失去生命,其中我國在全球各國之中死亡人數(shù)最多,每年高達(dá)54.5萬人。當(dāng)有病人發(fā)生心臟驟停的情況,其存活率每分鐘會(huì)下降10%,只有專業(yè)的人員立即進(jìn)行心肺復(fù)蘇術(shù)才有可能搶救成功。由于心臟驟停的突發(fā)性、隨機(jī)性,使絕大多數(shù)病人很難及時(shí)得到專業(yè)的心肺復(fù)蘇術(shù)的救治。因此心臟驟停的預(yù)測有著很重要的意義。本研究課題通過對心臟驟停預(yù)警因子—T波電交替、QT間期和心率變異性的分析研究,運(yùn)用雙樹復(fù)小波變換對ECG信號進(jìn)行處理,并結(jié)合優(yōu)化后的Adaboost分類算法,最終實(shí)現(xiàn)了對心臟驟停的預(yù)測,在5分鐘預(yù)測期的預(yù)測精度達(dá)到了90.24%。論文主要包括以下幾個(gè)內(nèi)容:1.心電信號預(yù)處理:首先使用雙樹復(fù)小波變換對心電信號進(jìn)行分解,再根據(jù)選定的小波閾值處理分解后的小波系數(shù),最后重構(gòu)得到消噪后的心電信號。雙樹復(fù)小波變換良好的解決了傳統(tǒng)小波變換的頻率混疊現(xiàn)象,重構(gòu)后的心電信號不但濾除了相應(yīng)噪聲,而且信號波形光滑、特征波形突出。2.心電信號特征參數(shù)提取。詳細(xì)研究了目前最常用的心臟驟停預(yù)警因子—T波電交替、QT間期和HRV,使用基于雙樹復(fù)小波變換模極大值的心電信號特征波形檢測方法,成功確定了P、QRS、T波的位置,為自動(dòng)獲取心臟驟停預(yù)警因子提供了基礎(chǔ),計(jì)算并比較了正常人和心臟驟停病人的三種特征參數(shù),發(fā)現(xiàn)具有較明顯的差異性,為分類預(yù)測模型的訓(xùn)練提供了可靠的保障。3.分類算法選擇。研究了目前常用的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和Adaboost算法,對Adaboost算法進(jìn)行了優(yōu)化,比較了三種分類算法的優(yōu)缺點(diǎn),結(jié)合本文使用的心電數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和數(shù)量,最終選擇參數(shù)化Adaboost算法。4.心臟驟停預(yù)測模型搭建和驗(yàn)證。使用Physionet數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn),選擇合適基學(xué)習(xí)器、迭代次數(shù)和特征參數(shù)維度,對不同特征參數(shù)組合進(jìn)行分類對比實(shí)驗(yàn),并比較了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和參數(shù)化Adaboost三種分類算法的分類效果,結(jié)果顯示參數(shù)化Adaboost算法具有更高的精度和泛化能力,效果理想。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R541.78;TN911.7

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本文編號：1349156