本文關(guān)鍵詞：基于單導(dǎo)聯(lián)心電圖的常見(jiàn)心律失常判斷算法研究

  更多相關(guān)文章： 心律失常 P波 室性期前收縮 房性期前收縮 準(zhǔn)確率

【摘要】：心律失常是臨床上一大類(lèi)心血管疾病的統(tǒng)稱(chēng),時(shí)刻危害著人類(lèi)的健康。心律失常種類(lèi)繁多,幾乎占據(jù)了體表心電圖(ECG)診斷一半以上的內(nèi)容。動(dòng)態(tài)心電圖(DCG)的使用在很大程度上提高了心律失常檢測(cè)的正確率,但它產(chǎn)生的海量ECG數(shù)據(jù)給臨床醫(yī)生帶來(lái)了極大的工作負(fù)擔(dān),再加上心律失常的復(fù)雜性和變化多樣性,其臨床診斷很容易發(fā)生漏檢和誤判。因此,近年來(lái),人們把自動(dòng)分析技術(shù)應(yīng)用到了心電圖分析中。心律失常判斷算法是心電自動(dòng)分析技術(shù)的核心,是ECG計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)及設(shè)備得以實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ),其中心電圖特征點(diǎn)檢測(cè)的精確性又影響著心律失常判斷算法的準(zhǔn)確性。因此,本文首先設(shè)計(jì)了一種新穎的P波檢測(cè)方法,在此基礎(chǔ)上,提出了兩種最常見(jiàn)的心律失常(室性期前收縮和房性期前收縮)判斷方法。具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)設(shè)計(jì)了一種新穎的P波檢測(cè)算法。新算法創(chuàng)新性地提出了自定義參數(shù),同時(shí)結(jié)合了現(xiàn)有的翼型函數(shù)變換。相比于傳統(tǒng)的幅值法和翼形函數(shù)法,新算法對(duì)偶發(fā)性無(wú)P波和強(qiáng)干擾高幅P波有很好的檢測(cè)能力,同時(shí)也能夠標(biāo)記可能淹沒(méi)在強(qiáng)干擾中的P波。我們用MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫(kù)中共計(jì)11507個(gè)P波驗(yàn)證了該算法的性能,發(fā)現(xiàn)其檢測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)94.66%。接著本文提出了一種定位P波起點(diǎn)的方法,該方法主要基于差分法,可以快速準(zhǔn)確地定位單向和雙向P波的起點(diǎn)。應(yīng)用該方法來(lái)計(jì)算MIT-BIH正常竇性心律數(shù)據(jù)庫(kù)和MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫(kù)中ECG數(shù)據(jù)的PR值,結(jié)果表明它具有一定的臨床價(jià)值。(2)提出了室性期前收縮和房性期前收縮判斷算法。由于特征點(diǎn)定位和參數(shù)計(jì)算上的誤差,傳統(tǒng)方法對(duì)臨床上最常見(jiàn)的兩種心律失常—室性期前收縮和房性期前收縮容易產(chǎn)生錯(cuò)判現(xiàn)象。為了盡可能的降低錯(cuò)判率,本文創(chuàng)新性地提出了室性期前收縮和房性期前收縮判斷算法。新算法選取一分鐘內(nèi)的心電數(shù)據(jù)建立QRS基準(zhǔn)模板,通過(guò)模板匹配的方式來(lái)診斷這一分鐘內(nèi)是否出現(xiàn)上述兩種心律失常。采用MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫(kù)共計(jì)6355心拍的期前收縮進(jìn)行驗(yàn)證,判斷準(zhǔn)確率達(dá)到95.91%,證實(shí)了本算法的有效性和可行性。
【關(guān)鍵詞】：心律失常 P波 室性期前收縮 房性期前收縮 準(zhǔn)確率
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：R541.7;R540.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 課題研究的意義和目的10-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 P波檢測(cè)算法的研究現(xiàn)狀12
• 1.2.2 心律失常判斷算法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容、創(chuàng)新點(diǎn)及結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第二章 相關(guān)知識(shí)及理論基礎(chǔ)16-24
• 2.1 心電圖基本知識(shí)16-18
• 2.2 常見(jiàn)心律失常介紹18-22
• 2.2.1 心律失常的分類(lèi)18-19
• 2.2.2 室性期前收縮的生理機(jī)制和特點(diǎn)19-21
• 2.2.3 房性期前收縮的生理機(jī)制和特點(diǎn)21-22
• 2.3 MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫(kù)介紹22-24
• 第三章 基于形態(tài)的變長(zhǎng)翼形函數(shù)閾值P波檢測(cè)算法研究24-46
• 3.1 P波特征分析24-26
• 3.1.1 正常P波特點(diǎn)24
• 3.1.2 與P波有關(guān)的特征參數(shù)24-25
• 3.1.3 P波的常見(jiàn)形態(tài)25-26
• 3.2 P波檢測(cè)的臨床意義26
• 3.3 典型P波檢測(cè)算法分析26-35
• 3.3.1 幅值法27-28
• 3.3.2 翼形函數(shù)法28-29
• 3.3.3 Prony算法29-30
• 3.3.4 新特征信號(hào)閾值法30-33
• 3.3.5 小波變換法33-35
• 3.4 P波檢測(cè)算法研究35-45
• 3.4.1 算法理論35-40
• 3.4.1.1 P波形態(tài)分類(lèi)35-36
• 3.4.1.2 變動(dòng)窗設(shè)置36
• 3.4.1.3 參數(shù)定義36-37
• 3.4.1.4 翼形函數(shù)變換長(zhǎng)度37
• 3.4.1.5 典型P波翼形函數(shù)變換37-39
• 3.4.1.6 算法步驟以及框圖39-40
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果40-44
• 3.4.3 結(jié)果分析44-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 第四章 室性期前收縮和房性期前收縮判斷方法研究46-60
• 4.1 室性期前收縮和房性期前收縮的特點(diǎn)46
• 4.2 判斷方法46-54
• 4.2.1 方法框架47-48
• 4.2.2 原始心電信號(hào)預(yù)處理48-49
• 4.2.3 R峰定位49
• 4.2.4 基準(zhǔn)模板的建立49-50
• 4.2.5 P波的檢測(cè)及PR間期的計(jì)算50-54
• 4.2.5.1 QRS波起點(diǎn)的定位50-51
• 4.2.5.2 P波起點(diǎn)的定位51-52
• 4.2.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析52-54
• 4.3 算法驗(yàn)證54-59
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)54-55
• 4.3.2 參數(shù)定義55-56
• 4.3.3 檢測(cè)結(jié)果56-59
• 4.4 結(jié)論與討論59
• 4.5 本章小結(jié)59-60
• 第五章 總結(jié)和展望60-62
• 5.1 總結(jié)60-61
• 5.2 展望61-62
• 致謝62-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 攻碩期間取得的研究成果67-68

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本文編號(hào)：944318