發(fā)布時(shí)間：2018-04-03 10:13

  本文選題：心肺復(fù)蘇　切入點(diǎn)：心電圖　出處：《中國(guó)人民解放軍軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院》2017年博士論文

【摘要】：目的:心臟驟停是一種嚴(yán)重威脅人類(lèi)生命健康的致死性疾病,如不能得到有效救治,絕大多數(shù)將立即死亡,是衛(wèi)生醫(yī)學(xué)領(lǐng)域最危急的情況之一。據(jù)調(diào)查,我國(guó)每年發(fā)病人數(shù)約為50萬(wàn)人,居全球各國(guó)之首;隨著近年來(lái)人口進(jìn)一步的老齡化和冠心病發(fā)病率的增加,該數(shù)字將會(huì)更高。針對(duì)心臟驟停最有效的搶救措施被稱(chēng)為心肺復(fù)蘇,主要包括人工通氣、胸外按壓和電除顫三個(gè)環(huán)節(jié),能幫助患者建立起暫時(shí)的血流灌注和呼吸,促使心臟恢復(fù)機(jī)械活動(dòng),最終再現(xiàn)自主循環(huán)。過(guò)去的幾十年里,心肺復(fù)蘇技術(shù)的發(fā)展和宣傳在全世界范圍內(nèi)挽救了數(shù)以萬(wàn)記的生命,充分肯定了該領(lǐng)域工作的意義。早期電除顫是心肺復(fù)蘇的關(guān)鍵鏈條之一,大量報(bào)告顯示,如果能在3-5分鐘內(nèi)實(shí)施電除顫,存活率能提升高達(dá)50 70%。為了縮短從院外心臟驟停發(fā)作到患者接受電擊的時(shí)間,越來(lái)越多的公共場(chǎng)所配備了自動(dòng)體外除顫儀,該儀器能對(duì)患者的心電圖信號(hào)進(jìn)行自動(dòng)分析,并且在合適的時(shí)機(jī)提示施救者實(shí)施或自動(dòng)實(shí)施電擊除顫。然而,胸外按壓過(guò)程會(huì)將大量心肺復(fù)蘇偽跡噪聲引入心電圖信號(hào)中,嚴(yán)重干擾自動(dòng)體外除顫儀進(jìn)行心電節(jié)律分析。按照目前的傳統(tǒng)做法,為了保證心電節(jié)律辨識(shí)的可靠,會(huì)在進(jìn)行心電分析前要求所有施救者停止所有接觸離開(kāi)患者。調(diào)查顯示,平均每次心電分析將要中斷胸外按壓15s以上,胸外按壓中斷的時(shí)間占心肺復(fù)蘇總時(shí)間的24%-57%。這種中斷會(huì)嚴(yán)重降低患者恢復(fù)自主循環(huán)的可能性:一些動(dòng)物實(shí)驗(yàn)顯示,胸外按壓每中斷20s,心肺復(fù)蘇的成功率就降低50%。胸外按壓的中斷已經(jīng)成為心臟驟停患者低存活率的主要原因之一。綜上所述,設(shè)計(jì)出一套能在不間斷胸外按壓的同時(shí)進(jìn)行可靠的心電節(jié)律辨識(shí)的算法,就能在最大程度上減少胸外按壓的中斷,最終提高心臟驟停患者的存活率。方法與內(nèi)容:本文從胸外按壓過(guò)程中心肺復(fù)蘇偽跡抑制和抗干擾心電節(jié)律辨識(shí)兩方面入手,設(shè)計(jì)了一套不間斷胸外按壓過(guò)程中可靠的心電分析算法,主要進(jìn)行了以下工作:(1)自適應(yīng)心肺復(fù)蘇偽跡濾除算法研究。本文首先對(duì)各類(lèi)典型的心電節(jié)律信號(hào)和心肺復(fù)蘇偽跡信號(hào)作了頻譜分析,比較了兩者在頻譜分布上的特征;在此基礎(chǔ)上,利用改進(jìn)的噪聲輔助多通道經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解,直接從受干擾的心電信號(hào)中獲取心肺復(fù)蘇偽跡的基礎(chǔ)頻率信息,并以此為參考信號(hào),構(gòu)建多諧波最小均方濾波器模型,進(jìn)一步對(duì)心肺復(fù)蘇偽跡精確建模;并通過(guò)信噪比增益指標(biāo)對(duì)濾波器的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,最終實(shí)現(xiàn)無(wú)需參考信號(hào)的條件下,從受干擾的心電信號(hào)中還原出真實(shí)的心電節(jié)律。(2)抗干擾的致死性心電節(jié)律辨識(shí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與優(yōu)化。文本通過(guò)對(duì)致死性心電節(jié)律辨識(shí)相關(guān)領(lǐng)域文獻(xiàn)的回顧性研究,利用10種不同的分析算法,提取了21個(gè)反映心電信號(hào)形態(tài)分布、高斯性、頻譜成分、變異性、信息復(fù)雜度等各個(gè)方面特征的參數(shù),并對(duì)這些特征值在進(jìn)行致死性心電節(jié)律分類(lèi)辨識(shí)中的性能作了比較分析;利用這些特征值,構(gòu)建了一個(gè)用于心電節(jié)律4分類(lèi)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并結(jié)合遺傳算法進(jìn)行了輸入向量篩選降維與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。(3)仿真實(shí)驗(yàn)分析與驗(yàn)證。利用公開(kāi)心電數(shù)據(jù)庫(kù)與心肺復(fù)蘇偽跡信號(hào),人工合成受到不同程度心肺復(fù)蘇偽跡信號(hào)干擾的心電信號(hào);基于該合成信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù),檢驗(yàn)本文構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不同干擾程度的心電信號(hào)中的辨識(shí)性能,并在同樣的條件下,比較本文設(shè)計(jì)的自適應(yīng)心肺復(fù)蘇偽跡濾波器與已存在的幾種其他濾波算法的濾波性能。(4)動(dòng)物實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。在長(zhǎng)白豬心臟上通過(guò)電擊誘導(dǎo)建立動(dòng)物室顫模型,并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)心肺復(fù)蘇,獲取真實(shí)急救過(guò)程中的受干擾心電信號(hào)數(shù)據(jù),并根據(jù)同時(shí)獲得的主動(dòng)脈壓、呼末二氧化碳等生理信號(hào)進(jìn)行分類(lèi)標(biāo)注;基于該數(shù)據(jù)庫(kù),驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的不間斷胸外按壓期間心電節(jié)律辨識(shí)算法的可靠性,并與已存在的其他算法進(jìn)行比較。本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要在于結(jié)合噪聲輔助經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、多諧波最小均方濾波器、遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在僅利用心電信號(hào)的條件下,設(shè)計(jì)出了一種無(wú)需任何參考信號(hào)即可在不間斷胸外按壓期間進(jìn)行可靠心電節(jié)律辨識(shí)的算法。結(jié)果:(1)本文構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在無(wú)心肺復(fù)蘇偽跡干擾下的辨識(shí)敏感性、特異性和準(zhǔn)確性分別為99.36%、100.00%和99.11%,相較傳統(tǒng)的特征值分類(lèi)方法性能更好;隨著心肺復(fù)蘇偽跡干擾程度的增加,傳統(tǒng)辨識(shí)算法的辨識(shí)特異性迅速下降,在干擾程度較低時(shí)(SNR=-3),特異性已經(jīng)下降到16.36%,而此時(shí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)特異性仍能保持在82.66%,說(shuō)明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的抗干擾性能。(2)本文結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和多諧波最小均方濾波器設(shè)計(jì)的濾波算法,在受干擾的各類(lèi)心電信號(hào)中,都能很好地抑制心肺復(fù)蘇偽跡的干擾,從而顯著提高心電節(jié)律辨識(shí)的特異性;即使在干擾程度極高的情況下(SNR=-12),經(jīng)過(guò)濾波器濾波后的辨識(shí)特異性仍在86.55%,ROC曲線(xiàn)下面積為0.9733,比已存在的其他濾波算法表現(xiàn)更優(yōu),且針對(duì)一些形態(tài)較復(fù)雜,諧波成分較多的心肺復(fù)蘇偽跡時(shí)優(yōu)勢(shì)更明顯。(3)在動(dòng)物實(shí)驗(yàn)中,本文設(shè)計(jì)的自適應(yīng)濾波算法,能使受干擾的心電信號(hào)節(jié)律辨識(shí)中的敏感性、特異性分別提高到95.78%、91.58%,ROC曲線(xiàn)下面積為0.9805,明顯優(yōu)于其他算法。結(jié)論:本文設(shè)計(jì)的不間斷胸外按壓期間心肺復(fù)蘇偽跡抑制與心電節(jié)律辨識(shí)算法,相較已存在的其他濾波器與辨識(shí)算法,在仿真實(shí)驗(yàn)和動(dòng)物實(shí)驗(yàn)中均表現(xiàn)出更好的性能。該算法能在不間斷胸外按壓的同時(shí),進(jìn)行可靠的心電節(jié)律分析,與傳統(tǒng)做法相比,最大程度上縮短了胸外按壓的中斷時(shí)間,為傳統(tǒng)除顫監(jiān)護(hù)儀的優(yōu)化提供了軟件支持;隨著算法的不斷完善,相信會(huì)在未來(lái)心臟驟停的急救中發(fā)揮出應(yīng)有的作用。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)人民解放軍軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;R459.7

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本文編號(hào)：1704749