發(fā)布時間：2017-12-29 06:20

  本文關(guān)鍵詞：基于ECG的心臟驟停預(yù)測方法研究　出處：《吉林大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關(guān)文章： 心臟驟停 參數(shù)化Adaboost 雙樹復(fù)小波變換 預(yù)警因子

【摘要】：心臟性猝死(Sudden Cardiac Death,SCD)是指急性癥狀發(fā)作后1小時內(nèi)發(fā)生的以意識突然喪失為特征的由心臟原因引起的自然死亡[1]。平時看似健康的人也可能沒有任何征兆地因為惡性心律失常而心臟性猝死,心臟性猝死也被稱為心臟驟停。每年全球有約300萬人因為心臟性猝死而失去生命,其中我國在全球各國之中死亡人數(shù)最多,每年高達54.5萬人。當有病人發(fā)生心臟驟停的情況,其存活率每分鐘會下降10%,只有專業(yè)的人員立即進行心肺復(fù)蘇術(shù)才有可能搶救成功。由于心臟驟停的突發(fā)性、隨機性,使絕大多數(shù)病人很難及時得到專業(yè)的心肺復(fù)蘇術(shù)的救治。因此心臟驟停的預(yù)測有著很重要的意義。本研究課題通過對心臟驟停預(yù)警因子—T波電交替、QT間期和心率變異性的分析研究,運用雙樹復(fù)小波變換對ECG信號進行處理,并結(jié)合優(yōu)化后的Adaboost分類算法,最終實現(xiàn)了對心臟驟停的預(yù)測,在5分鐘預(yù)測期的預(yù)測精度達到了90.24%。論文主要包括以下幾個內(nèi)容:1.心電信號預(yù)處理:首先使用雙樹復(fù)小波變換對心電信號進行分解,再根據(jù)選定的小波閾值處理分解后的小波系數(shù),最后重構(gòu)得到消噪后的心電信號。雙樹復(fù)小波變換良好的解決了傳統(tǒng)小波變換的頻率混疊現(xiàn)象,重構(gòu)后的心電信號不但濾除了相應(yīng)噪聲,而且信號波形光滑、特征波形突出。2.心電信號特征參數(shù)提取。詳細研究了目前最常用的心臟驟停預(yù)警因子—T波電交替、QT間期和HRV,使用基于雙樹復(fù)小波變換模極大值的心電信號特征波形檢測方法,成功確定了P、QRS、T波的位置,為自動獲取心臟驟停預(yù)警因子提供了基礎(chǔ),計算并比較了正常人和心臟驟停病人的三種特征參數(shù),發(fā)現(xiàn)具有較明顯的差異性,為分類預(yù)測模型的訓(xùn)練提供了可靠的保障。3.分類算法選擇。研究了目前常用的機器學習分類算法—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機和Adaboost算法,對Adaboost算法進行了優(yōu)化,比較了三種分類算法的優(yōu)缺點,結(jié)合本文使用的心電數(shù)據(jù)的特點和數(shù)量,最終選擇參數(shù)化Adaboost算法。4.心臟驟停預(yù)測模型搭建和驗證。使用Physionet數(shù)據(jù)庫設(shè)計實驗,選擇合適基學習器、迭代次數(shù)和特征參數(shù)維度,對不同特征參數(shù)組合進行分類對比實驗,并比較了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機和參數(shù)化Adaboost三種分類算法的分類效果,結(jié)果顯示參數(shù)化Adaboost算法具有更高的精度和泛化能力,效果理想。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R541.78;TN911.7

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