基于ARM平台的家用智能多参数心电监护仪的设计与实现

发布时间：2017-04-01 22:00

  本文关键词：基于ARM平台的家用智能多参数心电监护仪的设计与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：心电监护仪能长时间连续记录心电数据,是医院病房不可缺少的医疗仪器。近年来心电监护仪向家庭进军,相关市场蓬勃发展。老龄化人口问题、城市生活压力和疾病防治构成了内在推动力。医疗检测技术的成熟和电子计算机技术的飞速发展构成了外在动力。在内外推动力共同作用下,国内市场发展劲头迅猛。 目前的家用心电监护仪是基于院级心电监护仪改进而来。改进方向主要集中在简化功能、优化操作、使网络无线化以及缩小外观等方面。而家庭用户要求心电监护仪具有心电智能检测功能,此项需求在目前的家庭产品中无法得到满足。本文针对这一现状,设计了具有智能分析功能的心电监护仪系统,将智能心电检测作为本监护仪的特点和优势。 心电检测算法是这一系统的核心。本文采用机器学习的方法检测心电异常,先从心电数据中提取特征再训练决策树。心电数据和一般机器学习数据有所不同,它是以波形的形式展现的。因此首要任务是特征提取。本文采用具有紧支撑性和一阶消失矩的二次样条小波分解心电波形,利用小波系数和R波的对应关系来识别R波位置,再以R波为基准分离心电周期。然后抽取A3小波系数作为机器学习的训练向量。本文从MIT-BIH数据库中选取6种常见心电波形数据,用决策树进行训练得到分类模型。将此模型运用于心电监护仪的开发。 监护仪软件系统运行于近年得到广泛应用的ARM处理器平台,基于Linux,并用Qt作为图形界面的开发平台。系统架构采用MVC设计模式,架构清晰,有利于模块复用和后期维护。系统实现了串口传输、图形显示、报警、参数设定和心电智能检测5项主要功能。文章详细介绍了这些功能的实现方法和运作流程。
【关键词】：心电监护仪 小波 R波识别 决策树 ARM Qt Linux MVC
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH772;TP274
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 心电监护简介9-10
• 1.2 研究意义10-15
• 1.2.1 心血管疾病防治的意义10-11
• 1.2.2 市场意义11-14
• 1.2.3 家庭心电监护仪功能存在不足14-15
• 1.3 心电监护技术15-17
• 1.5 本文内容简介17-18
• 1.6 论文组织结构18-19
• 第二章 小波理论19-26
• 2.1 引言19
• 2.2 连续小波变换和逆变换19-20
• 2.3 离散小波变换20-21
• 2.4 多分辨分析21-23
• 2.4.1 多分辨分析、尺度函数和尺度方程21-22
• 2.4.2 W空间和小波函数22-23
• 2.5 Mallat快速算法23-25
• 2.6 本章小结25-26
• 第三章 心电检测26-46
• 3.1 引言26
• 3.2 心电基本概念26-27
• 3.3 心电检测流程27-28
• 3.4 心电预处理和周期识别28-37
• 3.4.1 心电滤波方法28-29
• 3.4.2 R波识别方法29-31
• 3.4.3 二次样条小波变换识别R波31-37
• 3.5 特征提取37-39
• 3.5.1 现有特征提取方法37
• 3.5.2 提取小波系数作为特征向量37-39
• 3.6 学习算法39-45
• 3.6.1 主成分分析39-40
• 3.6.2 决策树分类40-43
• 3.6.3 实验43-45
• 3.7 本章小结45-46
• 第四章 系统实现46-59
• 4.0 引言46
• 4.1 软硬件平台46-49
• 4.1.1 硬件平台46-47
• 4.1.2 软件平台47-49
• 4.2 功能需求49-50
• 4.2.1 串口通信49-50
• 4.2.2 显示50
• 4.2.3 报警50
• 4.2.4 参数设定50
• 4.2.5 心电智能分析50
• 4.3 系统架构50-53
• 4.4 子功能实现53-58
• 4.4.1 心电智能检测53
• 4.4.2 串口传输53-55
• 4.4.3 图形界面55-57
• 4.4.4 报警57
• 4.4.5 参数设置57-58
• 4.5 本章小结58-59
• 第五章 总结与展望59-60
• 5.1 本文工作总结59
• 5.2 本文的不足及下一步工作展望59-60
• 参考文献60-63
• 致谢63-64
• 附录 研究生期间发表的论文和参与的项目64-65

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