【摘要】：近年來,隨著青年人猝死的現(xiàn)象越來越多,心臟的健康問題再一次被人們談及并加以重視,促使出現(xiàn)可穿戴設(shè)備驟然繁榮的現(xiàn)象。其實(shí),心臟系統(tǒng)方面的疾病歷年來都是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域特別重視的主題,其具有疾病種類繁多、隱匿性高、致死率高等特點(diǎn),對于人類生命健康構(gòu)成極大的安全威脅。因此,對于心電信號的研究是十分有必要意義的,其中研究包括對采集的心電信號進(jìn)行預(yù)處理、心臟特征波形識別檢測以及通過識別的特征波形對心律失常相關(guān)疾病加以分類診斷的研究。心電信號預(yù)處理的結(jié)果決定著心電波形的檢測準(zhǔn)確效果,波形檢測結(jié)果直接影響對心律失常相關(guān)疾病的分類與診斷效果。針對上述問題,本文主要圍繞著心電信號預(yù)處理、心電波形特征檢測以及心律失常疾病分類診斷這三個方面進(jìn)行闡述。首先,針對心電信號數(shù)據(jù)文件的特點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取算法的設(shè)計與實(shí)現(xiàn),然后根據(jù)心電信號噪聲特點(diǎn),采用多尺度小波分解與重構(gòu)的方法設(shè)計心電信號去噪算法,并對去噪效果與傳統(tǒng)的濾波器去噪法進(jìn)行對比分析。其次,對去噪后的心電信號進(jìn)行波形識別,根據(jù)心電波形的特點(diǎn),設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了一種非線性放大R波檢測算法。此外,針對心電波形的區(qū)域位置特點(diǎn),設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了一種新穎快速的R波檢測算法,通過構(gòu)建脈沖波與區(qū)域定位特點(diǎn)進(jìn)行檢測,并提出了相應(yīng)的漏檢與誤檢補(bǔ)充算法并對R波檢測結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證與對比�；跇�(gòu)建脈沖波與區(qū)域定位的思想對Q波、S波、QRS波起止位置點(diǎn)以及P波、T波、P波起止位置點(diǎn)、T波起止位置點(diǎn)進(jìn)行檢測算法的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)并對各個心電波形的檢測結(jié)果進(jìn)行分析。最后,對心電波形檢測結(jié)果提取心電特征參數(shù),在臨床醫(yī)學(xué)診斷知識的基礎(chǔ)下構(gòu)建規(guī)則決策樹對幾種心律失常疾病進(jìn)行分類與診斷,并對算法實(shí)現(xiàn)的結(jié)果進(jìn)行分析。本文在以上三個方面研究內(nèi)容的基礎(chǔ)上,應(yīng)用Windows下Qt軟件平臺對心電分析系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計與實(shí)現(xiàn)。通過對軟件的運(yùn)行和結(jié)果展示,該軟件運(yùn)行流暢無錯誤,對心電信號預(yù)處理效果明顯、心電波形檢測較為準(zhǔn)確、幾種心律失常疾病自動分類診斷效果較好,對心電分析工作者有參考價值。
[Abstract]:In recent years, with the phenomenon of sudden death of young people more and more, the problem of heart health has once again been discussed and paid attention to, promoting the appearance of wearable devices suddenly prosperity phenomenon. In fact, the disease of heart system has been paid special attention to in the field of medicine over the years. It has the characteristics of various kinds of diseases, high occult, high fatality rate, which poses a great security threat to human life and health. Therefore, the study of ECG signals is of great significance, including the preprocessing of collected ECG signals. The study of heart characteristic waveform recognition and diagnosis of arrhythmia-related diseases by identifying characteristic waveform. The results of ECG signal preprocessing determine the accuracy of ECG waveform detection, which directly affect the classification and diagnosis of arrhythmia-related diseases. In order to solve the above problems, this paper focuses on three aspects: ECG signal preprocessing, ECG waveform detection and arrhythmia diagnosis. Firstly, according to the characteristics of ECG data file, the data reading algorithm is designed and implemented. Then, according to the characteristics of ECG signal noise, the method of multi-scale wavelet decomposition and reconstruction is used to design ECG signal de-noising algorithm. The denoising effect is compared with the traditional filter denoising method. Secondly, waveform recognition of de-noised ECG signal is carried out. According to the characteristics of ECG waveform, a nonlinear amplification R-wave detection algorithm is designed and implemented. In addition, a novel and fast R-wave detection algorithm is designed and implemented according to the regional location characteristics of ECG waveform. The corresponding algorithms of missing detection and false detection are proposed, and the results of R wave detection are verified and compared. Based on the idea of constructing pulse wave and region location, the algorithm is designed and implemented to detect the starting and ending points of Q wave and S wave QRS wave and the starting and ending points of P wave T wave and P wave. The detection results of each ECG wave are analyzed. Finally, the ECG characteristic parameters are extracted from the ECG waveform detection results. Based on the clinical diagnosis knowledge, the rule decision tree is constructed to classify and diagnose several arrhythmia diseases, and the results of the algorithm are analyzed. Based on the above three aspects, the QT software platform based on Windows is used to design and implement the ECG analysis system. The results show that the software runs smoothly and error-free, has obvious effect on ECG signal preprocessing, accurate ECG waveform detection, and better automatic classification and diagnosis of several arrhythmia diseases. It has reference value for ECG analysts.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R540.4;TN911.7

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本文編號：2169832