本文選題：心肺復(fù)蘇　切入點(diǎn)：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解　出處：《生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志》2016年05期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：心肺復(fù)蘇(CPR)過(guò)程中實(shí)施的胸外按壓引起的偽跡會(huì)嚴(yán)重降低除顫節(jié)律辨識(shí)的可靠性。本文提出了一種無(wú)需參考信號(hào)的CPR偽跡自適應(yīng)濾除算法。結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和獨(dú)立成分分析(ICA),將真正的心電節(jié)律信號(hào)從受CPR偽跡干擾的心電信號(hào)中分離出來(lái)。為評(píng)估算法的效果,構(gòu)建了一個(gè)用于除顫節(jié)律辨識(shí)的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。采集了1 484例受CPR偽跡干擾的豬的心電信號(hào)用于實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可以在很大程度上抑制CPR偽跡的影響,從而顯著提高CPR過(guò)程中除顫節(jié)律辨識(shí)的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:The artifact caused by chest compression during cardiopulmonary resuscitation (CPR) will seriously reduce the reliability of defibrillation rhythm identification. In this paper, an adaptive CPR artifact filtering algorithm without reference signal is proposed, which is combined with empirical mode decomposition (EMD). And independent component analysis (ICA) to separate true ECG rhythm signals from ECG signals interfered with by CPR artifacts. A backpropagation neural network for defibrillation rhythm identification was constructed. The ECG signals of 1 484 pigs affected by CPR artifacts were collected for experiment. The experimental results show that the proposed algorithm can suppress the influence of CPR artifacts to a large extent. Therefore, the accuracy of defibrillation rhythm identification in CPR process is improved significantly.
【作者單位】： 軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院衛(wèi)生裝備研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(81501551)
【分類(lèi)號(hào)】：R459.7

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本文編號(hào)：1603215