本文關(guān)鍵詞：基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ECG-SAS自動檢測方法研究

  更多相關(guān)文章： SAS ECG 小波變換 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：睡眠呼吸暫停綜合癥也叫做睡眠呼吸暫停綜合征(SleepApnea Syndorm，SAS)通常被稱為“睡夢殺手”，是當(dāng)前嚴(yán)重威脅人類健康的常見病和多發(fā)病。多導(dǎo)睡眠儀(Polysomnogram，PSG)監(jiān)測為臨床診斷金標(biāo)準(zhǔn)，但是其實(shí)施過程復(fù)雜、費(fèi)用昂貴、監(jiān)測時間長、難以普及與應(yīng)用，導(dǎo)致大多數(shù)患者不能得到及時診斷和治療。因此設(shè)計(jì)替代PSG的無創(chuàng)、高精度自動檢測方法具有重要意義，其中以易于實(shí)施、檢測準(zhǔn)確度較高的心電信號（ECG）間接檢測法最具代表性。 本文設(shè)計(jì)了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ECG-SAS自動檢測方法，采用小波分解重構(gòu)法消除ECG基線漂移，小波閾值法去除工頻干擾和肌電干擾；基于模極大值法對R波定位，并進(jìn)行R波漏檢與誤檢處理，較為準(zhǔn)確的計(jì)算了RR間期；在RR間期與心率變異性基礎(chǔ)上，提取了19個時域頻域特征參數(shù)，能夠有效的表征SAS；分別選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation，BP）與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Radial Basis Function，RBF）建立ECG-SAS自動檢測模型，利用檢測準(zhǔn)確率評價兩種模型，選出最優(yōu)模型，最終實(shí)現(xiàn)SAS自動準(zhǔn)確地檢測。 利用Physionet的Apnea-ECG數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)作為模型的訓(xùn)練集和測試集，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對訓(xùn)練集進(jìn)行檢測獲得識別率82.85%，，測試集得到的預(yù)測率為80.00%；基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對訓(xùn)練集進(jìn)行檢測獲得識別率94.28%，測試集得到預(yù)測率為85.71%。 結(jié)果顯示，本論文設(shè)計(jì)的基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的ECG-SAS自動檢測方法具有更加簡單、準(zhǔn)確、高效的優(yōu)勢。
【關(guān)鍵詞】：SAS ECG 小波變換 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【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】：2015
【分類號】：R766;TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第1章 緒論7-12
• 1.1 睡眠呼吸暫停綜合癥研究背景及意義7
• 1.2 睡眠呼吸暫停綜合癥檢測方法7-9
• 1.3 國內(nèi)外現(xiàn)狀分析9-10
• 1.4 論文內(nèi)容安排10-11
• 1.5 本章小結(jié)11-12
• 第2章 心電與睡眠呼吸暫停綜合癥關(guān)系研究12-17
• 2.1 心電信號產(chǎn)生機(jī)理及特點(diǎn)12-14
• 2.1.1 心電信號產(chǎn)生機(jī)理12
• 2.1.2 典型心電波形12-14
• 2.1.3 心電信號特點(diǎn)14
• 2.2 SAS 與心電信號關(guān)系14-15
• 2.3 PhysioNet 中 Apnea-ECG 數(shù)據(jù)庫15-16
• 2.4 本章小結(jié)16-17
• 第3章 心電信號處理與 QRS 波檢測17-25
• 3.1 心電信號消噪算法研究17-20
• 3.1.1 心電信號噪聲17
• 3.1.2 心電信號的處理方法選擇標(biāo)準(zhǔn)17-18
• 3.1.3 基于小波變換的心電信號消噪算法18-20
• 3.2 R 波檢測算法研究20-24
• 3.3 本章小結(jié)24-25
• 第4章 SAS 特征參數(shù)提取25-34
• 4.1 RR 間期信號與心率變異性關(guān)系25-26
• 4.2 心率變異性分析方法26-31
• 4.2.1 時域分析26-30
• 4.2.2 頻域分析30-31
• 4.3 SAS 特征參數(shù)提取31-33
• 4.4 本章小結(jié)33-34
• 第五章 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動檢測模型建立與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證34-48
• 5.1 基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 ECG-SAS 的自動檢測模型建立34-39
• 5.1.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法34-36
• 5.1.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 SAS 自動檢測模型設(shè)計(jì)36-39
• 5.2 基于 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立 ECG-SAS 自動檢測模型39-42
• 5.3 BP 和 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類結(jié)果分析42-47
• 5.3.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類結(jié)果43-45
• 5.3.2 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類結(jié)果45-47
• 5.4 小結(jié)47-48
• 第6章 總結(jié)與展望48-50
• 6.1 總結(jié)48-49
• 6.2 展望49-50
• 參考文獻(xiàn)50-54
• 作者簡介及科研成果54-55
• 致謝55

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