【摘要】：目前，房顫（Atrial Fibrillation，AF）信號提取算法大部分是針對多導聯(lián)心電圖（Electrocardiogram，ECG），而多導聯(lián)采集在心電監(jiān)護中移動性不強，單導聯(lián)監(jiān)護系統(tǒng)由于靈活方便，將成為未來“可移動化”的房顫監(jiān)護系統(tǒng)的發(fā)展趨勢。本文主要研究了單導聯(lián)房顫信號提取、房顫類型分類和開發(fā)了遠程心電自動監(jiān)護診斷系統(tǒng)。 從單導聯(lián)提取房顫信號的現(xiàn)有方法精度受心電波形形態(tài)以及噪聲的影響較為嚴重，方法的魯棒性較差。鑒于此，本文提出了一種新的單導聯(lián)房顫信號提取方法。新方法利用房顫信號在時間上的非平穩(wěn)性，把單導聯(lián)ECG進行擴維（分段），然后再利用盲源提取算法進行房顫信號的提取。實驗結(jié)果表明，新方法能夠很好地從單導聯(lián)ECG中提取房顫信號，計算時間較短，具有應用于實時無線房顫監(jiān)護系統(tǒng)的前景。 在提取房顫信號的基礎上，為了加深對房顫自發(fā)終止機制的進一步理解，改善對持續(xù)性房顫的治療，本文還對陣發(fā)性和持續(xù)性房顫的分類進行了研究。本文采用主成分分析從單導聯(lián)心電信號中提取出房顫信號，選擇和計算出房顫信號的特征，，最后用分類器對陣發(fā)性和持續(xù)性房顫進行了分類。本文首次用復雜度去表征了房顫波波動復雜度的特征。實驗結(jié)果表明，預測的總正確率是90%。在1000次隨機性實驗中，最高分類正確率可達到92%，平均正確率為77.12%。該方法可以用來很好地分類兩種房顫，對房顫自發(fā)性終止的預判有一定的指導意義。 最后，本文研究和開發(fā)了遠程心電自動監(jiān)護診斷系統(tǒng)，其主要內(nèi)容包括心電Q、R、S、P、T特征波的檢測、數(shù)據(jù)波形顯示、客戶端和服務端的心電數(shù)據(jù)的實時通信、數(shù)據(jù)庫管理以及病人的病例管理系統(tǒng)等。這項工作在社區(qū)化醫(yī)療系統(tǒng)中具有一定應用價值。
[Abstract]:At present , most of the extraction algorithms of atrial fibrillation ( AF ) signal are directed to multi - lead electrocardiogram ( ECG ) , while multi - lead monitoring is not very mobile in ECG monitoring . Because of its flexibility and convenience , the single - lead monitoring system will become the development trend of the future " mobile " atrial fibrillation monitoring system . This paper mainly studies the extraction of single - lead AF signal , the classification of AF type and the development of remote ECG monitoring and diagnosis system .

This paper presents a new method for extracting atrial fibrillation signal from single lead ECG . The results show that the new method can extract the atrial fibrillation signal from single lead ECG well , and the calculation time is short , which has the prospect of applying to real - time wireless AF monitoring system .

In order to deepen the understanding of AF self - termination mechanism and improve the treatment of persistent AF , this paper studies the classification of paroxysmal and persistent AF by analyzing the characteristics of atrial fibrillation signal by means of principal component analysis . The results show that the total accuracy rate is 92 % and the average accuracy is 77.12 % . The method can be used to classify the two kinds of atrial fibrillation well , and has certain guiding significance for the pre - determination of spontaneous termination of atrial fibrillation .

Finally , the remote ECG monitoring and diagnosis system is studied and developed in this paper . The main contents include the detection of ECG Q , R , S , P , T characteristic wave , data waveform display , real - time communication of ECG data of client and server , database management and patient ' s case management system . This work has certain application value in community medical system .
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：R318.6

【參考文獻】

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本文編號：2130978