隨著城市居民生活方式、工作節(jié)奏和飲食規(guī)律的變化，心臟疾病已成為現(xiàn)代社會的高發(fā)病癥，早期識別、正確診斷和及時治療對降低心血管疾病的死亡率至關重要。心電圖有著數(shù)百年應用的歷史，隨著心電圖儀器的發(fā)展日趨完善，在心血管疾病的檢測過程中具有不可替代的作用。簡單、快速、價格低廉，有著較高的臨床應用價值。但是，心電圖檢測也存在一些缺陷，例如，會因為操作者的手法、電極的位置等不同因素影響其結果，常常造成同一人出現(xiàn)不完全相同的心電圖。正因為檢測的差異性，病態(tài)心電圖種類的復雜性，造成了結果判斷的差異性和難辨性，需要具有大量的知識儲備及豐富臨床經(jīng)驗的專業(yè)醫(yī)師進行分析診斷。對于某些心血管疾病如心瓣膜病和輕度心室肥厚等疾病時，心電圖檢測通常沒有異常改變；對于心血管硬化、部分房顫等心血管疾病，心電圖只能作為輔助診斷的指標。雖然心電圖的變化會隨著時間和部位的不同而變化，但其一些內部的變化是有生物學特征的。因此，利用現(xiàn)代計算技術克服傳統(tǒng)心電的弱點，對復雜海量的心電圖信息進行生物信息學處理,如何系統(tǒng)挖掘與心血管疾病診斷和生物識別相關的信息，使其具有更加準確性，更高實時性，易被識別的特征性，從而實現(xiàn)心電圖可自動分類的現(xiàn)代...

【文章頁數(shù)】：125 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
英文縮略語
第1章 綜述
    1.1. 心血管疾病的診斷方法
        1.1.1. 心電診斷
        1.1.2. 影像學診斷
        1.1.3. 生化標志物診斷
    1.2. 心電在心血管疾病診療上的應用
        1.2.1. 心電圖在心血管疾病診療上的應用
        1.2.2. 動態(tài)心電圖在心血管疾病診療上的應用
        1.2.3. 心電向量圖在心血管疾病診療上的應用
        1.2.4. 心率變異性在心血管疾病診療上的應用
    1.3. 生物信息學在心血管疾病上的應用
        1.3.1. 預測心血管疾病的危險因素及易感基因
        1.3.2. 篩選心血管疾病的診斷靶標
        1.3.3. 探討心血管疾病的發(fā)生機制
        1.3.4. 藥物靶基因的預測及研發(fā)
    1.4. 信息安全識別及應用
        1.4.1. 信息安全識別的應用現(xiàn)狀
        1.4.2. 信息安全識別在心血管疾病中的應用
第2章 心電信號特征識別及歸一化分析
    2.1 引言
    2.2. 材料與方法
        2.2.1. 心電信號數(shù)據(jù)的采集
        2.2.2. 心電信號的預處理
        2.2.3. 心電信號的特征提取
        2.2.4. 心電圖的特性識別的效果評估
        2.2.5. 心電信號生物識別的鑒定
    2.3. 結果與討論
        2.3.1. 心電信號降噪預處理
        2.3.2. 處理的心電周期自相似性
        2.3.3. 基于心電圖的正常人生物特征識別結果
        2.3.4. 基于心電圖的 CVD 患者生物特征識別結果
        2.3.5. 對正常人與 CVD 患者聯(lián)合分析結果
        2.3.6. 更長的信號持續(xù)長度增加了識別精度
    2.4. 小結
第3章 基于心電信號特征識別的心血管疾病的分類研究
    3.1. 引言
    3.2. 材料與方法
        3.2.1. 數(shù)據(jù)來源
        3.2.2. 信號預處理
        3.2.3. 歸一化提取心電信號的特征曲線
        3.2.4. 心電信號擬合算法
        3.2.5. 心電擬合分類算法
        3.2.6. 心電擬合疾病分類指標
    3.3. 結果與討論
        3.3.1. 多項式擬合結果
        3.3.2. 心電疾病分類結果
    3.4. 小結
第4章 心電信號歸一化在心肌梗死診斷中的應用
    4.1. 引言
        4.1.1. 心肌梗死概述
        4.1.2. 心肌梗死部位及定位診斷
        4.1.3. 心電自動分析技術
    4.2. 材料和方法：
        4.2.1. 數(shù)據(jù)來源
        4.2.2. 信號預處理
        4.2.3. 心電圖多項式擬合算法(PolyFit)
        4.2.4. 基于 PolyFit 的心電圖參數(shù)化算法(PolyECG)
        4.2.5. 特征選擇和分類
        4.2.6. 分類性能的衡量
    4.3. 結果與討論
        4.3.1. 健康和心肌梗死的心電信號 PolyECG-C
        4.3.2. PolyECG-S 與 PolyECG-C 的比較
        4.3.3. 優(yōu)化多項式 PolyECG-S
        4.3.4. 心肌梗死病例的篩選和檢測
    4.4 本章小結
第5章 致心肌炎性病變的柯薩奇病毒 B3 全基因組分子進化分析
    5.1. 引言
    5.2. 材料和方法
        5.2.1. 實驗材料
        5.2.2. CVB3/MKP 對 Swiss 小鼠心肌組織的影響
        5.2.3. CVB3/MKP 株全基因組的克隆測序
    5.3. 結果與討論
        5.3.1. CVB3/MKP 對 Swiss 小鼠心肌影響
        5.3.2. CVB3/MKP 株全基因組序列特點及遺傳進化分析
    5.4. 本章小結
第6章 結論
參考文獻
作者簡介在學期間所取得的科研成果
致謝



本文編號：3764715