本文關鍵詞：心電信號評估與QRS波檢測技術研究

  更多相關文章： 心電信號(ECG) 信號評估 QRS波檢測 高階統計量 小波變換 雙導聯

【摘要】：近年來,隨著醫(yī)療信息化技術的迅速發(fā)展,智能化醫(yī)療設備有著日新月異的變化。對心電信號(Electrocardiograph, ECG)的自動化處理是智能心電監(jiān)護儀設計的重要理論基礎,也是目前預防與診斷心血管疾病的最主要的方法。因此,對心電信號的自動化處理具有重大實際意義。 本文在闡述心電信號自動化處理現狀的基礎上,詳細介紹了心電信號評估算法和QRS波檢測算法�；诟唠A統計量和小波變換,提出了三種心電信號評估指標,分別為：峰值系數、能帶系數和融合信號質量指數。峰值系數在信號方差較大時,評估效果好,能帶系數卻恰好相反。綜合二者為不受方差影響的融合信號質量指數。接著,本文闡述了三種QRS波檢測算法,分別為：傳統的閾值差分法、高階統計量法和雙導聯融合法。其中,雙導聯融合法為本文提出的新算法。雙導聯融合法是在單導聯閾值差分法QRS波檢測的基礎上,由雙導聯決策方法來判定采用第一導聯檢波、第二導聯檢波或雙導聯融合檢波。其中,雙導聯融合檢波包括雙導聯融合方法和導聯判斷條件。 以MATLAB為實驗平臺,采用MIT-BIH噪聲測試數據庫對三種評估指標進行驗證,實驗表明,三者均能良好地評估心電信號,且融合信號質量指數的評估效果最優(yōu)。采用MIT-BIH心率失常數據庫對雙導聯融合法進行驗證,統計得到平均靈敏度和準確率分別為：99.87%、99.81%。其漏檢數和誤檢數比第一導聯分別降低了23.26%、18.27%,比第二導聯分別降低了88.21%、95.11%。可見,雙導聯融合法顯著地提高單導聯的檢測效果。因此,本文提出的算法在心電信號的自動檢測與分析領域有重要的應用價值。
【關鍵詞】：心電信號(ECG) 信號評估 QRS波檢測 高階統計量 小波變換 雙導聯
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R540.4;TN911.23
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目錄8-10
• 插圖索引10-11
• 附表索引11-12
• 第1章 緒論12-19
• 1.1 引言12-13
• 1.2 心電信號研究現狀13-15
• 1.2.1 心電信號的評估13-14
• 1.2.2 心電信號的QRS波檢測14-15
• 1.3 實驗數據來源15-17
• 1.3.1 MIT-BIH心律失常數據庫15-17
• 1.3.2 MIT-BIH噪聲測試數據庫17
• 1.4 本文研究的主要內容17-19
• 第2章 心電信號的構成與特點19-25
• 2.1 心電信號的產生機理19-20
• 2.2 解析心電圖20-22
• 2.2.1 心電圖波形20-21
• 2.2.2 心電節(jié)律21-22
• 2.3 心電圖的導聯22-23
• 2.4 本章小結23-25
• 第3章 心電信號綜合評估技術25-44
• 3.1 高階統計量評估方法25-30
• 3.1.1 高階統計量的定義25-27
• 3.1.2 高階矩和高階累積量的轉化關系27-28
• 3.1.3 高階累積量和高階譜的性質28-30
• 3.2 基于高階統計量的心電信號評估30-33
• 3.2.1 高階統計量評估心電信號的實現30-31
• 3.2.2 實驗結果31-33
• 3.3 小波變換評估方法33-36
• 3.3.1 連續(xù)小波變換34-35
• 3.3.2 離散小波變換35
• 3.3.3 小波包分析35-36
• 3.4 基于小波的心電信號評估36-39
• 3.4.1 小波變換評估心電信號的實現36-37
• 3.4.2 實驗結果37-39
• 3.5 綜合高階統計量和小波變換的心電信號評估39-43
• 3.5.1 綜合高階統計量和小波變換評估心電信號的實現39-41
• 3.5.2 實驗結果41-43
• 3.6 本章小結43-44
• 第4章 雙導聯融合心電信號QRS波檢測44-57
• 4.1 單導聯QRS波檢測技術44-48
• 4.1.1 閾值差分法44-47
• 4.1.2 基于高階統計量的QRS波檢測47-48
• 4.2 雙導聯融合ECG檢測QRS波48-56
• 4.2.1 雙導聯決策方法49-50
• 4.2.2 雙導聯融合方法50-52
• 4.2.3 實驗結果與分析52-56
• 4.3 本章小結56-57
• 結論57-59
• 參考文獻59-62
• 致謝62-63
• 附錄A 攻讀學位期間所發(fā)表的學術論文63

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前7條

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本文編號：671163