發(fā)布時間：2017-10-21 06:42

  本文關(guān)鍵詞：ECG波形分類算法研究

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【摘要】： 心電圖的自動分析對于心血管疾病的分析和診斷有著十分重要的意義。隨著 心電圖在臨床中日益廣泛的應(yīng)用，如何對海量的心電圖數(shù)據(jù)記錄進行更加精確和 快速的計算機自動分類作為一個綜合和復(fù)雜的課題，也就越來越受到廣大研究者 的重視。 本文首先簡要綜述了心電圖波形分類的基礎(chǔ)技術(shù)——波形檢測技術(shù)的現(xiàn)狀， 并對目前已有的波形分類的兩大類算法——模板匹配算法和特征提取分類算法 作了比較，對它們各自的有代表性的幾種算法進行了描述，分析其特點和不足之 處。 其次，本文提出了基于模板匹配和特征提取相結(jié)合的室性早搏分類算法。模 板匹配算法應(yīng)用了基于輪廓限圍理論的可變區(qū)域模板技術(shù)，具有自學習自適應(yīng)的 特點，因此模板能夠?qū)π呐牡牟ㄐ涡螒B(tài)信息進行實時更新。然后本文選取了4 個參量進行特征模糊識別和分類，建立了一套室性早搏分類規(guī)則。通過MIT/BIH 數(shù)據(jù)的實驗研究證明，其判別室性早搏的特異度和靈敏度分別高達99.51％和 96.84％，這是以往的模板匹配算法和特征分類算法所不能達到的。并且，由于其 簡單的模板匹配原理和簡化了的特征分類規(guī)則，該算法在分析速度上也達到了令 人滿意的效果。 最后，基于這種新的分類算法，本文開發(fā)了一個心電圖分析中心。在對心電 圖數(shù)據(jù)的高精度分類結(jié)果的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了室性早搏連發(fā)事件的計測、全套心率 變異性指標的統(tǒng)計、ST段參數(shù)的測量與描述，，解決了心電圖分析中的典型問題。
【關(guān)鍵詞】：
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2001
【分類號】：R311
【目錄】：

• 第一章 緒論7-12
• 1．1 心電的產(chǎn)生原理與電生理特性7-9
• 1．2 心電自動分析技術(shù)概述9-11
• 1．2．1 心電自動分析技術(shù)的發(fā)展9
• 1．2．2 ECG自動分析的內(nèi)容和重點9-11
• 1．3 本文的研究工作11-12
• 第二章 ECG波形檢測算法12-23
• 2．1 預(yù)處理技術(shù)12-15
• 2．1．1 噪聲及其特性12-14
• 2．1．2 預(yù)處理技術(shù)14-15
• 2．2 QRS復(fù)波檢測技術(shù)15-19
• 2．2．1 基于信號處理的QRS檢測16-18
• 2．2．2 基于圖形識別的QRS檢測18-19
• 2．3 其它波段檢測技術(shù)19-21
• 2．3．1 P波和T波的檢測方法19-20
• 2．3．2 ST段檢測方法20-21
• 2．4 小結(jié)21-23
• 第三章 ECG波形分類算法23-44
• 3．1 波形分類中存在的幾個難點23
• 3．2 模板匹配算法23-30
• 3．2．1 波形形態(tài)分類算法23-27
• 3．2．2 線性預(yù)測算法27-30
• 3．2．3 小結(jié)30
• 3．3 特征提取分類算法30-44
• 3．3．1 時域分析30-31
• 3．3．2 頻域分析31-32
• 3．3．3 多分辨分析32-36
• 3．3．4 模糊分析36-40
• 3．3．5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類40-43
• 3．3．6 小結(jié)43-44
• 第四章 基于模板匹配和特征提取相結(jié)合的PVC分類算法44-64
• 4．1 QRS—T波形檢測和特征提取44-47
• 4．1．1 數(shù)字濾波44-45
• 4．1．2 QRS復(fù)波檢測45-46
• 4．1．3 P—Q段平坦部分的檢測46
• 4．1．4 T波檢測46-47
• 4．2 基于形態(tài)的模板匹配47-52
• 4．2．1 形態(tài)學模板匹配原理47-49
• 4．2．2 模板匹配算法的實現(xiàn)49-52
• 4．3 特征分類與決策52-58
• 4．3．1 參量的識別52-56
• 4．3．2 特征分類56-58
• 4．4 MIT/BIH數(shù)據(jù)庫對分類方法的結(jié)果評估58-62
• 4．5 小結(jié)與討論62-64
• 第五章 ECG分析中心的系統(tǒng)實現(xiàn)64-75
• 5．1 概述64
• 5．2 開發(fā)環(huán)境64-65
• 5．2．1 硬件環(huán)境64-65
• 5．2．2 軟件配置65
• 5．3 系統(tǒng)軟件的設(shè)計65-75
• 5．3．1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)65-67
• 5．3．2 系統(tǒng)實現(xiàn)67-75
• 第六章 總結(jié)與展望75-77
• 6．1 總結(jié)75
• 6．2 展望75-77
• 6．2．1 多模板技術(shù)75-76
• 6．2．2 特征分類的準則的拓展76-77
• 參考文獻77-85

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