本文關鍵詞：心肺復蘇中胸阻抗信號的自動監(jiān)測算法研究

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【摘要】：心肺復蘇是目前搶救心臟驟�；颊叩奈ㄒ挥行緩健Ｐ赝獍磯菏切姆螐吞K中試圖恢復人體自主循環(huán)的重要技術,通過對胸外按壓的監(jiān)測分析,實時反饋給救援者為心肺復蘇過程提供參考,能夠提高心肺復蘇的成功率。已有研究表明,在心肺復蘇過程中,胸外按壓的快慢、深度均能反映在胸阻抗信號波形中,并且可準確地估算出瞬時的按壓頻率。通過對胸阻抗信號的檢測分析,指導胸外按壓具有可實施性和積極的參考意義,可增加心肺復蘇操作的成功率。本文針對心肺復蘇中胸阻抗信號的波形特點,通過多方面的研究,提出了兩種胸阻抗信號自動識別算法,旨在實現(xiàn)理想的分類效果并完成心肺復蘇的質(zhì)量評估。主要研究內(nèi)容如下:①針對常用的信號預處理方法的優(yōu)缺點并結合胸阻抗信號的特點,設計了基于小波閾值和形態(tài)學的胸阻抗信號濾波方法。該方法首先對胸阻抗信號分別進行開和閉組合運算再疊加平均得到基線漂移信號,再從原信號中減去獲得的基線漂移信號,最后再通過小波軟閾值濾波器,進而得到濾除了高頻噪聲和基線漂移的胸阻抗信號。②針對已有胸阻抗信號波形定位的不足,提出了基于多分辨率窗口搜索法的波形標記算法。方法采用不同的分辨率處理同一信號,能夠?qū)ふ业讲煌直媛氏碌木植孔顑?yōu)值,然后通過梳理他們得到更加精確的最優(yōu)值。③提出了基于模式識別的胸阻抗自動檢測算法,通過基于小波與形態(tài)學的濾波方法對信號進行預處理,再由多分辨率窗口搜索法完成潛在按壓和通氣波形的定位,在提取高度H和加權寬度Ln作為特征后,采用線性判別分析法對定位的按壓和通氣波形進行分類識別。結果表明,達到了較好的分類識別效果,且計算簡單,處理速度快。④提出了采用基于密度加權和偏好信息的K均值聚類的胸阻抗信號自動檢測算法,方法將信號經(jīng)過基于小波與形態(tài)學的濾波方法處理后,通過多分辨率窗口搜索法完成波形的標記;接著,提取了除高度H和寬度L外的,更具有特異性、魯棒性更強的相鄰波形特征差以及小波系數(shù)能量與幅值比系數(shù)作為特征;最后采用基于密度加權與偏好信息的K均值聚類分析法對標記的波形進行分類識別。結果表明,該算法的正確率和敏感度均較高,魯棒性好,且滿足實時性要求。本文研究為實現(xiàn)心肺復蘇中胸阻抗信號的實時監(jiān)測提供了新穎的理論和方法依據(jù),為心肺復蘇領域的胸外按壓質(zhì)量評估和院外心肺復蘇監(jiān)測奠定了基礎。
【關鍵詞】：心肺復蘇 胸阻抗 自動識別 線性判別法 K均值聚類
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R541.78;TN911.7
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 課題背景與研究意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 本文主要工作12
• 1.4 本文組織結構12-14
• 2 信號的處理與識別基本原理14-27
• 2.1 信號的預處理方法14-21
• 2.1.1 移動平滑濾波15
• 2.1.2 自適應濾波15-17
• 2.1.3 數(shù)學形態(tài)學濾波17-19
• 2.1.4 小波濾波19-21
• 2.2 模式識別分類方法21-26
• 2.2.1 線性判別法分類識別21-22
• 2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類識別22-23
• 2.2.3 支持向量機分類識別23-24
• 2.2.4 K均值聚類分析法分類識別24-26
• 2.3 本章小結26-27
• 3 基于模式識別的胸阻抗自動檢測算法27-49
• 3.1 胸阻抗信號的采集28-32
• 3.1.1 動物手術操作28-29
• 3.1.2 實驗過程29-30
• 3.1.3 數(shù)據(jù)采集30-32
• 3.2 基于小波與形態(tài)學的胸阻抗信號濾波32-40
• 3.2.1 基于形態(tài)學的胸阻抗信號濾波33-35
• 3.2.2 基于小波軟閾值的胸阻抗信號濾波35-36
• 3.2.3 胸阻抗信號濾波方法的實驗對比與分析36-40
• 3.3 基于多分辨率窗口搜索法的波形標記40-44
• 3.3.1 胸阻抗信號波形特征點40-41
• 3.3.2 基于多分辨率窗口搜索法的波形標記41-43
• 3.3.3 波形標記方法的實驗對比及性能分析43-44
• 3.4 胸阻抗信號的時域特征提取44-46
• 3.5 基于線性判定分析法的分類識別方法46
• 3.6 實驗結果及分析46-48
• 3.7 本章小結48-49
• 4 采用基于密度加權和偏好信息的K均值聚類的胸阻抗信號自動檢測算法49-63
• 4.1 胸阻抗信號波形的時頻域特征提取50-52
• 4.1.1 胸阻抗信號的時域特征提取50
• 4.1.2 基于小波分解的胸阻抗信號的頻域特征提取50-52
• 4.2 基于密度加權和偏好信息的K均值聚類的分類識別算法52-55
• 4.2.1 K值和距離函數(shù)的選擇53
• 4.2.2 K均值聚類的密度加權53-55
• 4.2.3 偏好信息的引入55
• 4.3 實驗結果及分析55-61
• 4.3.1 基于密度加權和偏好信息的K均值聚類的分類識別算法分類識別結果55-57
• 4.3.2 分類識別算法的實驗對比及分析57-58
• 4.3.3 現(xiàn)有胸阻抗自動檢測算法的性能對比及分析58-60
• 4.3.4 胸阻抗信號的實時自動監(jiān)測效果展示60-61
• 4.4 本章小結61-63
• 5 總結與展望63-65
• 5.1 論文總結63-64
• 5.2 未來工作的展望64-65
• 致謝65-66
• 參考文獻66-70
• 附錄70
• A．作者在攻讀學位期間發(fā)表的論文及專利結果70
• B．作者在攻讀學位期間參與的科研項目70

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