本文關(guān)鍵詞：心肺復(fù)蘇中胸阻抗信號(hào)的自動(dòng)監(jiān)測(cè)算法研究

  更多相關(guān)文章： 心肺復(fù)蘇 胸阻抗 自動(dòng)識(shí)別 線性判別法 K均值聚類

【摘要】：心肺復(fù)蘇是目前搶救心臟驟�；颊叩奈ㄒ挥行緩健Ｐ赝獍磯菏切姆螐�(fù)蘇中試圖恢復(fù)人體自主循環(huán)的重要技術(shù),通過對(duì)胸外按壓的監(jiān)測(cè)分析,實(shí)時(shí)反饋給救援者為心肺復(fù)蘇過程提供參考,能夠提高心肺復(fù)蘇的成功率。已有研究表明,在心肺復(fù)蘇過程中,胸外按壓的快慢、深度均能反映在胸阻抗信號(hào)波形中,并且可準(zhǔn)確地估算出瞬時(shí)的按壓頻率。通過對(duì)胸阻抗信號(hào)的檢測(cè)分析,指導(dǎo)胸外按壓具有可實(shí)施性和積極的參考意義,可增加心肺復(fù)蘇操作的成功率。本文針對(duì)心肺復(fù)蘇中胸阻抗信號(hào)的波形特點(diǎn),通過多方面的研究,提出了兩種胸阻抗信號(hào)自動(dòng)識(shí)別算法,旨在實(shí)現(xiàn)理想的分類效果并完成心肺復(fù)蘇的質(zhì)量評(píng)估。主要研究?jī)?nèi)容如下:①針對(duì)常用的信號(hào)預(yù)處理方法的優(yōu)缺點(diǎn)并結(jié)合胸阻抗信號(hào)的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了基于小波閾值和形態(tài)學(xué)的胸阻抗信號(hào)濾波方法。該方法首先對(duì)胸阻抗信號(hào)分別進(jìn)行開和閉組合運(yùn)算再疊加平均得到基線漂移信號(hào),再從原信號(hào)中減去獲得的基線漂移信號(hào),最后再通過小波軟閾值濾波器,進(jìn)而得到濾除了高頻噪聲和基線漂移的胸阻抗信號(hào)。②針對(duì)已有胸阻抗信號(hào)波形定位的不足,提出了基于多分辨率窗口搜索法的波形標(biāo)記算法。方法采用不同的分辨率處理同一信號(hào),能夠?qū)ふ业讲煌直媛氏碌木植孔顑?yōu)值,然后通過梳理他們得到更加精確的最優(yōu)值。③提出了基于模式識(shí)別的胸阻抗自動(dòng)檢測(cè)算法,通過基于小波與形態(tài)學(xué)的濾波方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,再由多分辨率窗口搜索法完成潛在按壓和通氣波形的定位,在提取高度H和加權(quán)寬度Ln作為特征后,采用線性判別分析法對(duì)定位的按壓和通氣波形進(jìn)行分類識(shí)別。結(jié)果表明,達(dá)到了較好的分類識(shí)別效果,且計(jì)算簡(jiǎn)單,處理速度快。④提出了采用基于密度加權(quán)和偏好信息的K均值聚類的胸阻抗信號(hào)自動(dòng)檢測(cè)算法,方法將信號(hào)經(jīng)過基于小波與形態(tài)學(xué)的濾波方法處理后,通過多分辨率窗口搜索法完成波形的標(biāo)記;接著,提取了除高度H和寬度L外的,更具有特異性、魯棒性更強(qiáng)的相鄰波形特征差以及小波系數(shù)能量與幅值比系數(shù)作為特征;最后采用基于密度加權(quán)與偏好信息的K均值聚類分析法對(duì)標(biāo)記的波形進(jìn)行分類識(shí)別。結(jié)果表明,該算法的正確率和敏感度均較高,魯棒性好,且滿足實(shí)時(shí)性要求。本文研究為實(shí)現(xiàn)心肺復(fù)蘇中胸阻抗信號(hào)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)提供了新穎的理論和方法依據(jù),為心肺復(fù)蘇領(lǐng)域的胸外按壓質(zhì)量評(píng)估和院外心肺復(fù)蘇監(jiān)測(cè)奠定了基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：心肺復(fù)蘇 胸阻抗 自動(dòng)識(shí)別 線性判別法 K均值聚類
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R541.78;TN911.7
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 課題背景與研究意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 本文主要工作12
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)12-14
• 2 信號(hào)的處理與識(shí)別基本原理14-27
• 2.1 信號(hào)的預(yù)處理方法14-21
• 2.1.1 移動(dòng)平滑濾波15
• 2.1.2 自適應(yīng)濾波15-17
• 2.1.3 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波17-19
• 2.1.4 小波濾波19-21
• 2.2 模式識(shí)別分類方法21-26
• 2.2.1 線性判別法分類識(shí)別21-22
• 2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類識(shí)別22-23
• 2.2.3 支持向量機(jī)分類識(shí)別23-24
• 2.2.4 K均值聚類分析法分類識(shí)別24-26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 3 基于模式識(shí)別的胸阻抗自動(dòng)檢測(cè)算法27-49
• 3.1 胸阻抗信號(hào)的采集28-32
• 3.1.1 動(dòng)物手術(shù)操作28-29
• 3.1.2 實(shí)驗(yàn)過程29-30
• 3.1.3 數(shù)據(jù)采集30-32
• 3.2 基于小波與形態(tài)學(xué)的胸阻抗信號(hào)濾波32-40
• 3.2.1 基于形態(tài)學(xué)的胸阻抗信號(hào)濾波33-35
• 3.2.2 基于小波軟閾值的胸阻抗信號(hào)濾波35-36
• 3.2.3 胸阻抗信號(hào)濾波方法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比與分析36-40
• 3.3 基于多分辨率窗口搜索法的波形標(biāo)記40-44
• 3.3.1 胸阻抗信號(hào)波形特征點(diǎn)40-41
• 3.3.2 基于多分辨率窗口搜索法的波形標(biāo)記41-43
• 3.3.3 波形標(biāo)記方法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比及性能分析43-44
• 3.4 胸阻抗信號(hào)的時(shí)域特征提取44-46
• 3.5 基于線性判定分析法的分類識(shí)別方法46
• 3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析46-48
• 3.7 本章小結(jié)48-49
• 4 采用基于密度加權(quán)和偏好信息的K均值聚類的胸阻抗信號(hào)自動(dòng)檢測(cè)算法49-63
• 4.1 胸阻抗信號(hào)波形的時(shí)頻域特征提取50-52
• 4.1.1 胸阻抗信號(hào)的時(shí)域特征提取50
• 4.1.2 基于小波分解的胸阻抗信號(hào)的頻域特征提取50-52
• 4.2 基于密度加權(quán)和偏好信息的K均值聚類的分類識(shí)別算法52-55
• 4.2.1 K值和距離函數(shù)的選擇53
• 4.2.2 K均值聚類的密度加權(quán)53-55
• 4.2.3 偏好信息的引入55
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析55-61
• 4.3.1 基于密度加權(quán)和偏好信息的K均值聚類的分類識(shí)別算法分類識(shí)別結(jié)果55-57
• 4.3.2 分類識(shí)別算法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比及分析57-58
• 4.3.3 現(xiàn)有胸阻抗自動(dòng)檢測(cè)算法的性能對(duì)比及分析58-60
• 4.3.4 胸阻抗信號(hào)的實(shí)時(shí)自動(dòng)監(jiān)測(cè)效果展示60-61
• 4.4 本章小結(jié)61-63
• 5 總結(jié)與展望63-65
• 5.1 論文總結(jié)63-64
• 5.2 未來工作的展望64-65
• 致謝65-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 附錄70
• A．作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文及專利結(jié)果70
• B．作者在攻讀學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目70

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