心房顫動(dòng)(簡(jiǎn)稱(chēng)房顫)是一種最常見(jiàn)且危害極大的心律失常,其特征在于心房的快速、不規(guī)則的激活。房顫患者可能沒(méi)有明顯感受,也有可能心亂如麻、渾身乏力甚至呼吸難受。尤其重要的是,房顫患者的中風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)是正常人的五倍,此外,房顫通常還與心力衰竭、殘疾、死亡等字眼聯(lián)系在一起。一旦患上房顫,生活質(zhì)量收到嚴(yán)重影響。房顫患者的人群數(shù)量極大,房顫的患病率隨年齡的增長(zhǎng)而增大,50歲之前發(fā)生房顫很少見(jiàn),而到80歲時(shí),大約10%的人被確診為房顫患者。隨著人口老齡化嚴(yán)重,房顫診斷及其治療已經(jīng)成為了一項(xiàng)刻不容緩的工作。房顫通常使用心電圖來(lái)診斷。房顫發(fā)生時(shí),房顫患者的心電圖特征發(fā)生明顯異常,包括R-R間期不規(guī)律及其P波消失、轉(zhuǎn)換為快速房顫波等。隨著房顫患者增多、智能采集設(shè)備發(fā)展,長(zhǎng)時(shí)程心電監(jiān)護(hù)需求增大,臨床醫(yī)生壓力也隨之增大。因此,房顫的自動(dòng)診斷方法成為了研究熱門(mén)。通過(guò)計(jì)算機(jī)自動(dòng)診斷房顫,不管是給醫(yī)生起到初篩的作用,或者是在房顫治療后進(jìn)行院外隨訪,亦或是通過(guò)智能穿戴式設(shè)備對(duì)健康人群進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)病癥以就醫(yī),具有重大意義:本文基于長(zhǎng)時(shí)程心電監(jiān)護(hù)及深度學(xué)習(xí)分析方法,主要做了以下三部分工作:1.使用智能穿戴式設(shè)備對(duì)...

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 房顫?rùn)z測(cè)算法的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容與貢獻(xiàn)
    1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 長(zhǎng)時(shí)程心電監(jiān)測(cè)及房顫心電數(shù)據(jù)采集
    2.1 引言
    2.2 心電信號(hào)基礎(chǔ)
    2.3 長(zhǎng)時(shí)程心電監(jiān)測(cè)及智能穿戴系統(tǒng)
    2.4 臨床房顫患者心電數(shù)據(jù)采集
    2.5 國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)心電數(shù)據(jù)庫(kù)房顫數(shù)據(jù)
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于差分閾值的心電R波定位研究
    3.1 引言
    3.2 心電數(shù)據(jù)噪聲處理
    3.3 心電信號(hào)R波定位
    3.4 基于R波定位的數(shù)據(jù)清洗
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房顫自動(dòng)診斷
    4.1 引言
    4.2 房顫的房室傳導(dǎo)特征
    4.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)分類(lèi)方法
    4.4 基于R-R間期特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析
    4.5 基于F波特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析
    4.6 基于混合房室傳導(dǎo)特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析
    4.7 國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)測(cè)試與性能評(píng)估
    4.8 臨床數(shù)據(jù)測(cè)試與性能評(píng)估
    4.9 本章小結(jié)
第五章 基于智能心電T恤的臨床房顫分析
    5.1 引言
    5.2 長(zhǎng)時(shí)程臨床數(shù)據(jù)診斷
    5.3 心率變異性分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果



本文編號(hào)：3910952