本文關(guān)鍵詞：心律失常ECG信號(hào)的多尺度時(shí)頻特征提取與分析研究

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【摘要】：心律失常是心血管疾病中較重要的一類疾病,是由于心臟活動(dòng)的起源或傳導(dǎo)障礙導(dǎo)致的心臟搏動(dòng)頻率或節(jié)律異常,它可能突然發(fā)作導(dǎo)致猝死,也會(huì)因?yàn)槌掷m(xù)性累積而致心臟衰竭。心電信號(hào)是心臟活動(dòng)時(shí)心肌激動(dòng)產(chǎn)生的生物電信號(hào),是分析心臟興奮的產(chǎn)生、傳導(dǎo)和恢復(fù)過(guò)程的重要客觀指標(biāo)。心率變異性(Heart Rate Variability,HRV)是指逐次心跳RR間期的微小漲落,蘊(yùn)含了有關(guān)心血管系統(tǒng)神經(jīng)和體液調(diào)節(jié)的大量信息,其復(fù)雜性能夠反映心臟的生理功能和健康狀態(tài)。通過(guò)分析ECG的HRV信息從而自動(dòng)識(shí)別、區(qū)分不同類型的心律失常,對(duì)臨床診斷和遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)都是至關(guān)重要的。HRV信號(hào)的常用分析方法主要包括時(shí)域、頻域以及非線性方法等。其中,非線性分析方法被普遍認(rèn)為更有助于揭示人體心臟動(dòng)力系統(tǒng)的本質(zhì)特征。本文對(duì)體表心電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理之后從中提取出心率變異性信號(hào),并從多尺度熵、散點(diǎn)圖、符號(hào)動(dòng)力學(xué)等不同方面進(jìn)行特征提取與分析。首先根據(jù)發(fā)生心律失常時(shí)心電信號(hào)不同頻率層次信息量的變化提出了多尺度Renyi熵算法,并以房顫為例進(jìn)行特征提取與分析,進(jìn)行陣發(fā)性房顫的分類結(jié)果可以達(dá)到92%以上。本文還提出了改進(jìn)的基于散點(diǎn)圖的區(qū)域熵算法,可以反映出疾病發(fā)生時(shí)心電信號(hào)的非線性特征及復(fù)雜性變化,進(jìn)行陣發(fā)性房顫的識(shí)別分類的準(zhǔn)確率均可以達(dá)到90%以上。此外,本文提出一種基于散點(diǎn)圖的符號(hào)序列熵算法,通過(guò)劃分散點(diǎn)圖平面對(duì)散點(diǎn)位置進(jìn)行編碼反映RR間隔序列的不同變化模式,并對(duì)不同心律失常類型的信號(hào)和正常竇性信號(hào)進(jìn)行分類驗(yàn)證了該算法的有效性。拓展了符號(hào)動(dòng)力學(xué)在心電分析中的應(yīng)用方式。
【關(guān)鍵詞】：心律失常 心率變異性 多尺度 非線性分析 散點(diǎn)圖
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R541.7;TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 緒論9-23
• 1.1 研究背景與目的意義9-10
• 1.2 心電信號(hào)和心率變異性信號(hào)介紹10-14
• 1.2.1 體表心電信號(hào)10-12
• 1.2.2 心率變異性信號(hào)12-14
• 1.3 心律失常和心率變異性研究進(jìn)展14-20
• 1.3.1 心律失常研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3.2 心率變異性研究常用分析方法15-20
• 1.4 研究?jī)?nèi)容和章節(jié)安排20-23
• 1.4.1 研究?jī)?nèi)容20-21
• 1.4.2 章節(jié)安排21-23
• 第2章 體表心電信號(hào)預(yù)處理與心率變異信號(hào)提取23-31
• 2.1 引言23
• 2.2 體表心電信號(hào)預(yù)處理23-26
• 2.3 QRS波群定位與HRV信號(hào)提取26-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 第3章 改進(jìn)的多尺度熵算法在HRV信號(hào)分析中的應(yīng)用31-46
• 3.1 引言31
• 3.2 相關(guān)理論基礎(chǔ)31-36
• 3.2.1 小波分析理論基礎(chǔ)31-34
• 3.2.2 Renyi信息熵理論基礎(chǔ)34
• 3.2.3 分類器相關(guān)基礎(chǔ)34-36
• 3.3 算法描述36-37
• 3.4 基于多尺度Renyi熵的陣發(fā)性房顫識(shí)別37-44
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)38-39
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及結(jié)果分析39-44
• 3.5 本章小結(jié)44-46
• 第4章 改進(jìn)的散點(diǎn)圖區(qū)域熵算法在HRV分析中的應(yīng)用46-54
• 4.1 引言46
• 4.2 散點(diǎn)圖理論和分析基礎(chǔ)46-47
• 4.3 算法描述47-50
• 4.4 基于改進(jìn)的散點(diǎn)圖區(qū)域熵的陣發(fā)性房顫識(shí)別50-53
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)50
• 4.4.2 結(jié)果分析50-53
• 4.5 本章小結(jié)53-54
• 第5章 基于符號(hào)動(dòng)力學(xué)的心律失常分析54-66
• 5.1 引言54
• 5.2 符號(hào)動(dòng)力學(xué)基礎(chǔ)理論54
• 5.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)54-55
• 5.4 基于HRV符號(hào)動(dòng)力學(xué)的房顫自發(fā)終止預(yù)測(cè)55-60
• 5.4.1 算法描述56-57
• 5.4.2 結(jié)果分析57-60
• 5.5 基于散點(diǎn)圖符號(hào)序列熵算法的心律失常分析60-65
• 5.5.1 算法描述60-62
• 5.5.2 結(jié)果分析62-65
• 5.6 本章小結(jié)65-66
• 第6章 總結(jié)和展望66-68
• 參考文獻(xiàn)68-75
• 致謝75

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 何艷萍;胡晶華;;鍛煉對(duì)心電圖檢查結(jié)果影響的研究進(jìn)展[J];山西醫(yī)藥雜志(下半月刊);2013年11期

2 戚文航;心率變異性測(cè)定在心血管疾病應(yīng)用中的展望[J];中華心血管病雜志;1995年01期

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本文編號(hào)：731265