本文關鍵詞：基于心電信號的睡眠呼吸暫停綜合征檢測算法

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【摘要】：睡眠呼吸暫停綜合征是一種常見多發(fā)性睡眠疾病,影響著人們的睡眠質量,更是高血壓、冠心病、心律失常等多種疾病的獨立危險因素。近年來,關于睡眠呼吸暫停綜合征的檢測、預防以及治療方案引起受到了極大的關注。而傳統(tǒng)的睡眠呼吸暫停綜合征檢測方法就是使用多導睡眠圖(Polysomnogram, PSG)。這種方法要測量多路生理信號不可避免地會干擾正常睡眠而且價格昂貴操作復雜。因此提出一種簡單有效的方法來檢測睡眠呼吸暫停綜合征對患者和醫(yī)生來說都具有深遠的意義。 本論文在研究了現(xiàn)有睡眠呼吸暫停綜合征研究檢測算法之后,提出了一種基于單通道心電信號的睡眠呼吸暫停綜合征檢測算法。本算法使用陷波器與中值濾波器來對心電信號進行預處理,在消除工頻干擾和基線噪聲的同時保證了心電信號受損較��；在基于小波分解的QRS波檢測算法之上,提出了RR間期矯正算法,有效地降低了R波漏檢和過檢的問題,提高了RR間期散點圖的集中度；在心率變異性研究基礎上,提出了一系列時域頻域特征值,能夠有效地表征睡眠呼吸暫停綜合征；在分類問題上,采用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)的分類方法,以結構風險最小化為原則,有效地解決了傳統(tǒng)機器學習方法過學習的問題,保證了分類模型的泛化能力；在評價分類模型的性能指標時,本文使用F值法,解決了敏感度和特異度的矛盾問題。 經MIT-BIH權威數據庫(Apnea-ECG database)檢測表明,本論文算法在訓練集和測試集上的準確率分別為94.44%和87.82%,達到國際領先水平。與PSG方法相比,本論文算法具有簡單、準確、高效、全自動的優(yōu)點。該算法可以應用于動態(tài)心電圖等心電設備從而使得患者檢測睡眠呼吸暫停綜合征變得簡單實惠,具有良好的應用前景。
【關鍵詞】：睡眠呼吸暫停綜合征 小波變換 支持向量機
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：R766;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-6
• 目錄6-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 睡眠與睡眠疾病8
• 1.2 睡眠呼吸暫停綜合征8-9
• 1.3 多導睡眠圖9-11
• 1.4 國內外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.5 論文研究目標14-15
• 1.6 論文研究內容15
• 1.7 本章小結15-16
• 第二章 睡眠與心電基本知識16-24
• 2.1 睡眠呼吸暫停與心電信號16-17
• 2.2 心電信號的產生機理17-19
• 2.3 Apnea數據庫19-21
• 2.4 心電噪聲21-23
• 2.5 本章小結23-24
• 第三章 心電信號預處理與QRS波檢測24-36
• 3.1 心電預處理技術24-25
• 3.2 心電預處理設計25-29
• 3.3 QRS波檢測技術現(xiàn)狀29-31
• 3.4 QRS波檢測技術設計31-34
• 3.5 本章小結34-36
• 第四章 睡眠呼吸暫停綜合征相關特征選取36-53
• 4.1 RR間期信號36-43
• 4.1.1 RR間期與心率變異性36-38
• 4.1.2 時域分析法38-41
• 4.1.3 頻域分析法41-43
• 4.2 心源性呼吸信號43-45
• 4.3 小波變換原理45-47
• 4.4 具體特征選取算法47-52
• 4.5 本章小結52-53
• 第五章 支持向量機分類53-67
• 5.1 模式識別53-55
• 5.2 支持向量機55-58
• 5.3 分類算法58-66
• 5.4 本章小結66-67
• 第六章 總結與展望67-69
• 6.1 總結67
• 6.2 展望67-69
• 參考文獻69-72
• 致謝72-73
• 攻讀碩士期間承擔的科研任務及主要成果73

【參考文獻】

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本文編號：1069282