隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,近些年來心律失常疾病的死亡率越來越高,漸漸成為人們所關(guān)注的焦點(diǎn)。心電圖信號(ECG)是診斷心律失常疾病的重要參考信息,由于采用傳統(tǒng)的人工分析方法不僅用時(shí)較長而且還可能出現(xiàn)漏檢和誤判的情況,所以采用心電信號自動檢測與分析的相關(guān)技術(shù)也開始不斷地被應(yīng)用于臨床醫(yī)學(xué)當(dāng)中。室性早搏(PVC)是臨床上最常見的心律失常疾病之一,由于其多變性和易發(fā)性,患者隨時(shí)可能處于危險(xiǎn)之中。因此,盡早且高效地診斷出PVC對疾病的治療是至關(guān)重要的。針對該問題,本文基于研究疾病的相關(guān)特性,對心電信號進(jìn)行分析處理。此外,為了避免傳統(tǒng)單一的檢測模式,本文在檢測方法上進(jìn)行了創(chuàng)新,提出了RFA-MR檢測分類方法,即一種將機(jī)器學(xué)習(xí)算法與醫(yī)學(xué)規(guī)則診斷相融合的心律失常分類方法。本文方法的技術(shù)流程由信號去噪、心拍定位、特征提取和融合分類四個(gè)環(huán)節(jié)構(gòu)成。首先,本文通過小波變換方法除掉ECG信號中所包含的噪聲。其次,通過斜率、幅值和寬度相結(jié)合的方法來實(shí)現(xiàn)R波的定位,基于R波位置切割得到單個(gè)心拍,之后采用同樣的小波變換方法來完成T波的定位,再通過動態(tài)滑動窗口技術(shù)找到QRS復(fù)合波的開始位置和結(jié)束位置。再者,依據(jù)多個(gè)定位點(diǎn)從...

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題的研究背景和意義
    1.2 心電研究算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容以及各章節(jié)的安排
2 心電信號分類概述
    2.1 心電圖基本知識
    2.2 常見的心律失常
        2.2.1 心律失常分類
        2.2.2 室性期前收縮的生理機(jī)制
    2.3 常見的分類方法
        2.3.1 邏輯回歸
        2.3.2 支持向量機(jī)
        2.3.3 K均值聚類
        2.3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.4 MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫介紹
    2.5 本章小結(jié)
3 心電信號預(yù)處理
    3.1 數(shù)據(jù)讀取
    3.2 噪聲處理
        3.2.1 噪聲干擾
        3.2.2 小波變換理論
        3.2.3 基于小波閾值去噪
    3.3 心拍的定位
        3.3.1 R波的檢測
        3.3.2 T波的檢測
        3.3.3 QRS起點(diǎn)和終點(diǎn)的檢測
        3.3.4 心拍分割
    3.4 特征提取
    3.5 本章小結(jié)
4 室性早搏檢測方法
    4.1 RFA-MR檢測方法
        4.1.1 隨機(jī)森林
        4.1.2 診斷規(guī)則
        4.1.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理
        4.1.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.2 與他人方法的性能對比
    4.3 本章小結(jié)
5 總結(jié)和展望
參考文獻(xiàn)
個(gè)人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果
致謝



本文編號：3741505