基于BiLSTM的多导联心电图心律失常检测研究
发布时间：2021-06-19 14:33
随着我国人口老龄化进程的不断加剧以及现代青年人的压力不断增大,心律失常的发病率也在逐步上升。目前检测心律失常的方法是人工解释12导联心电图,要求心电医生或临床技术人员对心电图进行失常检查。人工解释心电图过于耗时耗力,并且要求医生具备丰富的心电病理知识和心电疾病诊断经验。因此,如何更好地自动检测12导联心电图中的心律失常是一个十分重要并且具有挑战性的任务。本文针对多导联心电信号进行9种心律失常类别的识别研究:正常（N）,心房颤动（AF）,I度房室阻滞（I-AVB）,左束支阻滞（LBBB）,右束支阻滞（RBBB）,房性早搏（PAC）,室性早搏（PVC）,ST段降低（STD）,ST段抬升（STE）,它们被认为是心律失常的代表。本文的主要工作如下:1、针对12导联心电图数字化问题,采用HSV阈值、数学形态学等技术将心电图转换为数字信号,并针对心电图中普遍存在的导联波形交叉问题,提出了一个双向曲线预测方法来跟踪导联波形,确保心电图数字化的准确性以及成功率。2、针对心电信号中的噪声干扰问题,首先采用零相位的低通巴特沃斯滤波器结合双树复小波变换滤除心电信号中的高低频噪声。3、针对心电信号中特征提取问...
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
2导联心电图导联交叉
浙江大学硕士学位论文第1章绪论3隔，PR间期，QRS间期，QT间期，ST间期，PR段水平，ST段水平，RR间期等，如图1-3所示。因此，要想有效的理解心电信号的生理表示，不仅需要关注时间信息的表示，还要考虑信号的空间表达例如各个波的振幅和形态。图1-112导联心电图导联交叉图1-2各个波段常见波形变换
浙江大学硕士学位论文第1章绪论4图1-3心电形态特征4.融合12导联心电数据信息由于心电数据有12导联，因此会产生12个通道。在对心电图进行数据诊断时，不仅需要关注单个到连信号波形的形态特征，还要融合其他导联波形上的形态特征，需要对12导联的心电信号进行协同学习。现有的深度学习网络并没有合适的网络结构。而且在常用的心电数据中，存在数据不等长，频率不一致等问题。因此，要在12导联心电数据上获得良好的识别效果，不仅需要考虑适合的深度学习网络结构还需要考虑构建合理的数据组织方法。1.3研究现状关于心电信号的自动识别研究工作，最早起始于1982年，Mark等人[3]首次介绍了MIT-BIH心律失常数据库的建设工作。从此，国内外的研究学者开展了对心电信号中的心律失常检测的研究工作，一系列用于心电图数字化、心电信号降噪、心电信号波形识别以及心电异常检测识别的方法被提出，并在相关的心电数据集上获得了较为显著的成果。随着研究成果不断增多，对心电信号的分类识别工作也渐渐形成了一套标准的研究流程，主要包括心电图转为数字心电信号、心电信号的降噪、提取心电信号的波形形态特征以及识别模型的搭建与优化。本节将对心电信号各部分工作的研究现状进行概述。在心电图数字化工作方面，先前的科学研究已经提出了许多将生物医学图像信号(主要是心电图)数字化的方法见文献[4-10]。Badilini等人将[4]设计软件命名为ECGScan，用于将心电图记录转换为数字形式，但是需要人工手动选择需要数字化的心电信号区域。在Kao等人[5]采用了一种形态学方法来去除心电图记录中的背景网格，并对二值图像的第一周期距离垂直方向(PDVD)进行异或运算，该方法
【参考文献】：
期刊论文
[1]动态心电图在老年心律失常患者诊断中的应用价值体会[J]. 陈坚. 心电图杂志(电子版). 2019(04)
[2]结合双树复小波变换和滑动平均滤波的心电信号去噪方法[J]. 刘牮,楼光海,黄微. 电子测量技术. 2018(19)
[3]心电信号的降噪处理及其评价研究[J]. 孔令杰. 淮北师范大学学报(自然科学版). 2014(03)
[4]12导联动态心电图对无症状心肌缺血的诊断价值[J]. 张颖. 临床医学. 2014(03)
[5]巴特沃斯低通滤波器的实现方法研究[J]. 赵晓群,张洁. 大连民族学院学报. 2013(01)
[6]基于Matlab的巴特沃斯数字低通滤波器的设计[J]. 张廷尉,陈红,王磊. 鞍山师范学院学报. 2012(02)
[7]心电信号预处理与心电信号分析[J]. 张帷,张石,鲍喜荣,张平. 现代临床医学生物工程学杂志. 2005(04)
硕士论文
[1]ECG去噪和R波检测的算法研究[D]. 王超.安徽大学 2018
[2]基于HSV空间的彩色图像亚像素边缘检测[D]. 李丽莎.西安工业大学 2015
[3]基于小波分析和神经网络的异常心电信号分类研究[D]. 赵毅.太原理工大学 2015
[4]心电图波形的形态学识别[D]. 余顺.浙江师范大学 2014
本文编号：3237993
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
2导联心电图导联交叉
浙江大学硕士学位论文第1章绪论3隔，PR间期，QRS间期，QT间期，ST间期，PR段水平，ST段水平，RR间期等，如图1-3所示。因此，要想有效的理解心电信号的生理表示，不仅需要关注时间信息的表示，还要考虑信号的空间表达例如各个波的振幅和形态。图1-112导联心电图导联交叉图1-2各个波段常见波形变换
浙江大学硕士学位论文第1章绪论4图1-3心电形态特征4.融合12导联心电数据信息由于心电数据有12导联，因此会产生12个通道。在对心电图进行数据诊断时，不仅需要关注单个到连信号波形的形态特征，还要融合其他导联波形上的形态特征，需要对12导联的心电信号进行协同学习。现有的深度学习网络并没有合适的网络结构。而且在常用的心电数据中，存在数据不等长，频率不一致等问题。因此，要在12导联心电数据上获得良好的识别效果，不仅需要考虑适合的深度学习网络结构还需要考虑构建合理的数据组织方法。1.3研究现状关于心电信号的自动识别研究工作，最早起始于1982年，Mark等人[3]首次介绍了MIT-BIH心律失常数据库的建设工作。从此，国内外的研究学者开展了对心电信号中的心律失常检测的研究工作，一系列用于心电图数字化、心电信号降噪、心电信号波形识别以及心电异常检测识别的方法被提出，并在相关的心电数据集上获得了较为显著的成果。随着研究成果不断增多，对心电信号的分类识别工作也渐渐形成了一套标准的研究流程，主要包括心电图转为数字心电信号、心电信号的降噪、提取心电信号的波形形态特征以及识别模型的搭建与优化。本节将对心电信号各部分工作的研究现状进行概述。在心电图数字化工作方面，先前的科学研究已经提出了许多将生物医学图像信号(主要是心电图)数字化的方法见文献[4-10]。Badilini等人将[4]设计软件命名为ECGScan，用于将心电图记录转换为数字形式，但是需要人工手动选择需要数字化的心电信号区域。在Kao等人[5]采用了一种形态学方法来去除心电图记录中的背景网格，并对二值图像的第一周期距离垂直方向(PDVD)进行异或运算，该方法
【参考文献】：
期刊论文
[1]动态心电图在老年心律失常患者诊断中的应用价值体会[J]. 陈坚. 心电图杂志(电子版). 2019(04)
[2]结合双树复小波变换和滑动平均滤波的心电信号去噪方法[J]. 刘牮,楼光海,黄微. 电子测量技术. 2018(19)
[3]心电信号的降噪处理及其评价研究[J]. 孔令杰. 淮北师范大学学报(自然科学版). 2014(03)
[4]12导联动态心电图对无症状心肌缺血的诊断价值[J]. 张颖. 临床医学. 2014(03)
[5]巴特沃斯低通滤波器的实现方法研究[J]. 赵晓群,张洁. 大连民族学院学报. 2013(01)
[6]基于Matlab的巴特沃斯数字低通滤波器的设计[J]. 张廷尉,陈红,王磊. 鞍山师范学院学报. 2012(02)
[7]心电信号预处理与心电信号分析[J]. 张帷,张石,鲍喜荣,张平. 现代临床医学生物工程学杂志. 2005(04)
硕士论文
[1]ECG去噪和R波检测的算法研究[D]. 王超.安徽大学 2018
[2]基于HSV空间的彩色图像亚像素边缘检测[D]. 李丽莎.西安工业大学 2015
[3]基于小波分析和神经网络的异常心电信号分类研究[D]. 赵毅.太原理工大学 2015
[4]心电图波形的形态学识别[D]. 余顺.浙江师范大学 2014
本文编号：3237993
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