房顫是一種心功能紊亂心臟病,容易引發(fā)腦卒中,偏癱等疾病,因此房顫的盡早發(fā)現(xiàn)和治療至關(guān)重要。房顫初期發(fā)作時間短,傳統(tǒng)的胸貼式采集方式較為復(fù)雜,無法及時記錄心電信號,實現(xiàn)房顫識別。便攜式手持設(shè)備操作簡單,能夠及時地采集短時心電信號,對房顫的篩查意義重大。但是便攜式手持設(shè)備收集到的心電信號質(zhì)量較差,給短時心電信號的房顫識別帶來困難。因此如何降低信號質(zhì)量較差對房顫識別的影響,提高真實應(yīng)用環(huán)境下短時手部心電信號房顫自動識別的準(zhǔn)確率成為研究的熱點。針對房顫識別中出現(xiàn)的以上問題,本文提出了一套基于心電信號時域特征的房顫識別方法。該方法首先利用切比雪夫濾波器與中值濾波算法去除心電信號中的噪聲干擾。針對手部心電信號采集過程中由于肢體移動或電極接觸不良出現(xiàn)的奇異波形,提出基于信息熵的奇異波形篩選機制,計算心電信號片段信息熵,通過閾值判斷去除心電信號序列中的奇異波形。本文在PCinCC2017數(shù)據(jù)庫上對基于信息熵的奇異波形篩選機制進行了驗證實驗,實驗結(jié)果表明基于信息熵的奇異波形篩選機制對部分奇異波形的檢出率達到了99%,使用篩選后的心電數(shù)據(jù)進行房顫識別的靈敏度提高3.39%,特異性提高6.44%,證明信息熵篩選機制能夠很好去掉心電信號中的奇異波形,降低心電信號質(zhì)量較差對房顫識別準(zhǔn)確率的影響。在對心電信號預(yù)處理之后,為了準(zhǔn)確提取真實環(huán)境下采集到的手部心電信號的時域特征,本文在傳統(tǒng)的基于CWT的R波檢測方法的基礎(chǔ)上,針對真實應(yīng)用場景中采集的手部心電信號,數(shù)據(jù)質(zhì)量情況復(fù)雜,存在R波倒置、R波幅值較低等情況,提出一種改進的基于CWT的R波檢測方法。該方法利用極值點和夾角余弦值來確定R波位置,在PCinCC2017和MITDB數(shù)據(jù)庫上R波識別的準(zhǔn)確率均在95%以上,比傳統(tǒng)R波識別算法準(zhǔn)確率提高11.7%。實驗結(jié)果證實該方法具有普適性,提高了真實應(yīng)用場景中R波識別的準(zhǔn)確率。為了驗證基于時域特征的房顫識別方法在大量真實場景中采集到的手部心電數(shù)據(jù)集上的有效性。本文使用10個連續(xù)心跳周期的心電信號,提取信號時域特征作為輸入,分別訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM分類器進行房顫識別,在AFDB數(shù)據(jù)集和PCinCC2017數(shù)據(jù)集上進行房顫識別,靈敏度均達到了94.66%以上,特異性也均高于91.76%,證實了利用時域特征進行短時心電信號房顫識別的有效性。該方法在PCinCC2017數(shù)據(jù)庫進行了房顫數(shù)據(jù),正常數(shù)據(jù)和其他心率失常數(shù)據(jù)的識別實驗,正確識別率達到了82.69%,專業(yè)醫(yī)生手工標(biāo)注的正確識別率為63.88%,證明了文中提出的基于時域特征的房顫識別方法在手部心電信號數(shù)據(jù)上的有效性,這對房顫自動識別算法從理論到實際應(yīng)用的具有一定的意義。
【學(xué)位單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN911.7;R541.75

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本文編號：2847758