基于心电图的房颤识别研究

发布时间：2020-11-19 04:13

　　 随着人口老龄化的加剧,心血管疾病的发病率逐年上升,而心房颤动又是最常见的心血管疾病之一,严重威胁人类的健康。房颤自动识别的研究越来越受到当今医学领域的重视,目前已经有一些房颤自动识别的方法,但是由于心房颤动在心电图中的复杂表现以及P波识别难度大,对房颤的研究带来了巨大的困扰。该文针对房颤自动识别的问题进行了研究,主要工作有以下几点:首先,对心电信息学进行了介绍,包括心电图和房颤的基本理论,以及在心电信号采集过程中的干扰,然后对实验所需要的数据进行了处理。该文采用MIT-BIH数据库的心电数据,用微软基础类库(Microsoft Foundation Classes,MFC)编程软件对属性文件、数据文件以及注释文件进行处理,实现了心电图数据的读取与显示。通过对大量的病例研究,对正常心电图与房颤心电图的表现特征进行了分析。其次,通过对现有房颤识别算法的研究,该文采用基于RR间期的特征识别房颤。识别房颤的前提是准确的识别出R波的位置,通过对现有R波识别算法的研究,采用潘汤普金斯算法(Pan-Tompkins,PT)对R波进行初步筛选,通过对PT算法以及大量心电数据的研究,分析得到五条心电数据判别规则,基于五条判别规则改进PT算法,提高了R波的识别率。最后,通过对比值算法的研究以及R波的数据,采用基于RR间期比值法识别房颤,实现了对房颤的初步筛选。通过对房颤数据的分析得出三条临床医学判别规则,改进了比值法,根据实验数据验证,识别准确率高于指数平均算法、变异系数检测(Coefficient of Variation test,CV)、柯尔莫哥洛夫-史密诺夫检测(Kolmogorov-Smirnov test,KS)。
【学位单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TN911.7;R541.75
【部分图文】：

燕山大学工程硕士学位论文自外界的工频部分进行耦合。这种交流电加入到心电数据中会使得在心电图出小的规则性小波纹的形式，这种干扰的频率固定，其频率为 50Hz。这种干扰是随机的过程，它将原有的心电图中的特征掩盖，使得无法正常分析心电图，对临测有一定的影响。除此之外，周围的电磁干扰也会产生这种干扰。如图 3-3 所是在读取心电数据后截取的交流电干扰图形。

图 3-4 04015.hea 数据截图记录数据的基本属性，如图 3-4 所示，第一个字节为本数据节表示本数据存储的是两个导联的心电数据；第三个字节样频率为 250Hz；第四个字节表示的是该心电数据每个导联后一个字节表示的是该心电数据采集的是 9 个小时的心电是信号的技术说明，以第二行为例第一个字节表示该件中；第二个字节表示该信号以 212 数据格式存储在该文件格式；第三个字节表示该信号的增益为0mV；第四个字节表示 12；第五个字节表示该信号的 ADC 零值为 0；第六个字节值为-55；第七个字节表示该信号的校验数为-27172；第八个由任何尺寸进行输出；最后一个字节表示该信号导联类型。数据一样。

前三位数据为 C9，FF，D6 组成该心电数据两个心电信号的第一位数据。算法如图 3-6 所示：C9 D6F C9F FF D6图 3-6 212 数据组合形式3.3.3 注释文件的处理[.art]文件是房颤数据库的注释文件，这个文件存储的内容是心电专家对这个心大点数据分析的结果。如图 3-7 所示，为注释文件的二进制数的截图。
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本文编号：2889680