本文關(guān)鍵詞：基于心電信號的睡眠呼吸暫停綜合征檢測算法

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【摘要】：睡眠呼吸暫停綜合征是一種常見多發(fā)性睡眠疾病,影響著人們的睡眠質(zhì)量,更是高血壓、冠心病、心律失常等多種疾病的獨(dú)立危險因素。近年來,關(guān)于睡眠呼吸暫停綜合征的檢測、預(yù)防以及治療方案引起受到了極大的關(guān)注。而傳統(tǒng)的睡眠呼吸暫停綜合征檢測方法就是使用多導(dǎo)睡眠圖(Polysomnogram, PSG)。這種方法要測量多路生理信號不可避免地會干擾正常睡眠而且價格昂貴操作復(fù)雜。因此提出一種簡單有效的方法來檢測睡眠呼吸暫停綜合征對患者和醫(yī)生來說都具有深遠(yuǎn)的意義。 本論文在研究了現(xiàn)有睡眠呼吸暫停綜合征研究檢測算法之后,提出了一種基于單通道心電信號的睡眠呼吸暫停綜合征檢測算法。本算法使用陷波器與中值濾波器來對心電信號進(jìn)行預(yù)處理,在消除工頻干擾和基線噪聲的同時保證了心電信號受損較��；在基于小波分解的QRS波檢測算法之上,提出了RR間期矯正算法,有效地降低了R波漏檢和過檢的問題,提高了RR間期散點圖的集中度；在心率變異性研究基礎(chǔ)上,提出了一系列時域頻域特征值,能夠有效地表征睡眠呼吸暫停綜合征；在分類問題上,采用支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的分類方法,以結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化為原則,有效地解決了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法過學(xué)習(xí)的問題,保證了分類模型的泛化能力；在評價分類模型的性能指標(biāo)時,本文使用F值法,解決了敏感度和特異度的矛盾問題。 經(jīng)MIT-BIH權(quán)威數(shù)據(jù)庫(Apnea-ECG database)檢測表明,本論文算法在訓(xùn)練集和測試集上的準(zhǔn)確率分別為94.44%和87.82%,達(dá)到國際領(lǐng)先水平。與PSG方法相比,本論文算法具有簡單、準(zhǔn)確、高效、全自動的優(yōu)點。該算法可以應(yīng)用于動態(tài)心電圖等心電設(shè)備從而使得患者檢測睡眠呼吸暫停綜合征變得簡單實惠,具有良好的應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：睡眠呼吸暫停綜合征 小波變換 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：R766;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-6
• 目錄6-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 睡眠與睡眠疾病8
• 1.2 睡眠呼吸暫停綜合征8-9
• 1.3 多導(dǎo)睡眠圖9-11
• 1.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.5 論文研究目標(biāo)14-15
• 1.6 論文研究內(nèi)容15
• 1.7 本章小結(jié)15-16
• 第二章 睡眠與心電基本知識16-24
• 2.1 睡眠呼吸暫停與心電信號16-17
• 2.2 心電信號的產(chǎn)生機(jī)理17-19
• 2.3 Apnea數(shù)據(jù)庫19-21
• 2.4 心電噪聲21-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第三章 心電信號預(yù)處理與QRS波檢測24-36
• 3.1 心電預(yù)處理技術(shù)24-25
• 3.2 心電預(yù)處理設(shè)計25-29
• 3.3 QRS波檢測技術(shù)現(xiàn)狀29-31
• 3.4 QRS波檢測技術(shù)設(shè)計31-34
• 3.5 本章小結(jié)34-36
• 第四章 睡眠呼吸暫停綜合征相關(guān)特征選取36-53
• 4.1 RR間期信號36-43
• 4.1.1 RR間期與心率變異性36-38
• 4.1.2 時域分析法38-41
• 4.1.3 頻域分析法41-43
• 4.2 心源性呼吸信號43-45
• 4.3 小波變換原理45-47
• 4.4 具體特征選取算法47-52
• 4.5 本章小結(jié)52-53
• 第五章 支持向量機(jī)分類53-67
• 5.1 模式識別53-55
• 5.2 支持向量機(jī)55-58
• 5.3 分類算法58-66
• 5.4 本章小結(jié)66-67
• 第六章 總結(jié)與展望67-69
• 6.1 總結(jié)67
• 6.2 展望67-69
• 參考文獻(xiàn)69-72
• 致謝72-73
• 攻讀碩士期間承擔(dān)的科研任務(wù)及主要成果73

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1069282