本文選題：竇房結(jié)電圖 + FPGA��； 參考：《南京理工大學(xué)》2012年碩士論文

【摘要】：竇房結(jié)電圖自動分析技術(shù)是心臟電生理檢測與診斷的發(fā)展方向,屬于生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域的前沿課題。它是對常規(guī)心電圖自動分析技術(shù)的重要補(bǔ)充和拓展。基于FPGA的竇房結(jié)電圖自動分析技術(shù)更是自動分析技術(shù)的發(fā)展方向。本文針對將竇房結(jié)電圖自動分析技術(shù)移至前端進(jìn)行了探索性研究,主要研究工作是在FPGA上實現(xiàn)竇房結(jié)電圖信號處理與分析及上位機(jī)軟件研制。 本文研究的重點(diǎn)是竇房結(jié)電圖信號預(yù)處理及特征波形自動識別算法在前端FPGA上的實現(xiàn)。預(yù)處理部分針對算法實現(xiàn)的環(huán)境及噪聲特點(diǎn),選用和設(shè)計了16階FIR帶通濾波器,并將它運(yùn)用于實際系統(tǒng)分析,取得了較好的預(yù)處理效果。特征波形識別部分提出了一種簡單有效、易于硬件實現(xiàn)的基于小波變換有效尺度系數(shù)的R波、P波和T波檢測識別算法,并在硬件上實現(xiàn)了R波自識別,實現(xiàn)心率的自動測量。 在Windows XP系統(tǒng)下,利用Visual C++開發(fā)了系統(tǒng)檢測分析軟件,完成了數(shù)據(jù)采集驅(qū)動、16導(dǎo)聯(lián)波形實時顯示、參數(shù)測量、竇房結(jié)電圖數(shù)據(jù)庫、波形報告打印和診斷報告打印等功能,為竇房結(jié)電圖的醫(yī)學(xué)臨床應(yīng)用和推廣提供了很好的人機(jī)界面。 本文先通過對竇房結(jié)電圖自動分析算法理論進(jìn)行研究,再在FPGA上實現(xiàn)了信號預(yù)處理和R波自識別算法,設(shè)計完成了竇房結(jié)電圖自動分析系統(tǒng)檢測分析軟件,具有一定程度的創(chuàng)新性,為后續(xù)竇房結(jié)電圖的研究奠定了一定基礎(chǔ)。
[Abstract]:Automatic analysis of sinoatrial node electrogram (sinoatrial node) is the development direction of electrophysiological detection and diagnosis of the heart. It is an important supplement to the automatic analysis of electrocardiogram in the field of biomedical engineering. The automatic analysis technique of Sinus Node Electrogram based on FPGA is the development direction of automatic analysis technology. The automatic analysis technique of atrial nodal electrogram is moved to the front end for exploratory research. The main research work is to realize the signal processing and analysis of the sinus node electrogram on FPGA and the development of the upper computer software.
The focus of this paper is the realization of the pre processing of sinoatrial node electrogram signal and the automatic recognition algorithm of characteristic waveform on the front FPGA. The preprocessing section selects and designs the 16 order FIR bandpass filter in view of the environment and noise characteristics of the algorithm, and it is used in the actual system analysis, and the better preprocessing effect is obtained. Characteristic waveform recognition is obtained. In other parts, a simple and effective R wave based on the effective scale coefficient of wavelet transform, P wave and T wave detection and recognition algorithm, which is easy to implement, is introduced, and the self recognition of R wave is realized on the hardware, and the automatic measurement of heart rate is realized.
Under the Windows XP system, the system detection and analysis software is developed with Visual C++, which has completed the data acquisition drive, the 16 lead waveform real-time display, the parameter measurement, the sinoatrial node electrogram database, the waveform report printing and the diagnosis report printing and so on. It provides a good man-machine interface for the clinical application and popularization of Sinoatrial Node Electrogram medical treatment.
This paper studies the theory of automatic analysis of sinoatrial node electrogram (sinoatrial node), and then realizes the algorithm of signal preprocessing and R wave self recognition on FPGA, and completes the software of automatic analysis system detection and analysis of sinoatrial node electrogram. It has a certain degree of innovation, which lays a foundation for the follow-up study of sinoatrial node electrogram.
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TH772

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1948777