左心室辅助装置的无传感器抽吸检测方法研究

发布时间：2022-07-29 12:51

　　左心室辅助装置（Left Ventricular Assist Device,LVAD）是治疗心衰的重要解决方案之一。然而,在使用LVAD的过程中会存在一种因LVAD的血泵从左心室抽取过多血液,超过左心室正常血液供应量而引发左心室塌陷的一种危险的临床现象,称作抽吸（Suction）现象。在抽吸的相关研究中,LVAD的血泵信号是检测抽吸的重要工具之一。本文以血泵转速（Pump Speed,PS）,即血泵的固有参数进行抽吸检测研究,实现基于LVAD的无传感器抽吸检测,具体研究内容及结果如下:1.泵速、泵流量信号的仿真。根据人体心血管系统,结合LVAD,使用电路元件建立人体心血管系统-LVAD模型仿真血泵转速（Pump Speed,PS）信号作为研究中的抽吸检测信号,同时仿真血泵流量（Pump Flow,PF）信号作为对比。共仿真泵速、泵流量信号在不同心衰程度、各种运动水平下9种生理情况的信号。对仿真初始信号进行预处理,而后建立PS、PF信号数据。经PS、PF原始信号与加噪声滤波后的信号对比,可以得出结论:研究中添加了噪声的信号经滤波后,对这两种血泵信号的影响基本消除。2.对泵速、泵流量信号... 

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状及发展
        1.2.1 左心室辅助装置的发展
        1.2.2 抽吸检测的研究现状
    1.3 论文的工作内容与结构安排
2 左心室辅助装置血泵转速、血泵流量信号的仿真与预处理
    2.1 人体心血管系统-LVAD模型的建立
    2.2 血泵转速、血泵流量信号的仿真及预处理
        2.2.1 PS、PF信号的仿真结果与描述
        2.2.2 信号的预处理
    2.3 本章小结
3 血泵流量、血泵转速的特征提取与特征选择
    3.1 用于特征提取的时间窗选取
    3.2 血泵信号特征提取的原理及方法
        3.2.1 基于时域的血泵信号特征提取
        3.2.2 基于频域的血泵信号特征提取
        3.2.3 基于时频域的血泵信号特征提取
        3.2.4 基于熵理论的血泵信号特征提取
        3.2.5 基于经验模态分解的血泵信号特征提取
    3.3 特征提取的结果及分析
    3.4 血泵流量、血泵转速信号的特征选择
    3.5 本章小结
4 血泵信号特征集的分类识别
    4.1 分类算法原理简介
    4.2 分类结果与讨论
    4.3 本章小结
5 结论与展望
    5.1 结论
    5.2 展望
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]BP神经网络基本原理[J]. 袁冰清,程功,郑柳刚.  数字通信世界. 2018(08)
[2]全球心力衰竭现状[J]. 殷伟贤.  中国心血管杂志. 2018(01)
[3]基于Relief算法的心血管疾病辅助诊断研究[J]. 周谭琪,梁永波,刘桂勇,谭少珍,陈真诚.  生物医学工程学杂志. 2017(04)
[4]半监督集成学习综述[J]. 蔡毅,朱秀芳,孙章丽,陈阿娇.  计算机科学. 2017(S1)
[5]左心室辅助血泵及其临床应用研究进展[J]. 张岩,孙寒松,胡盛寿.  中国胸心血管外科临床杂志. 2017(02)
[6]左心室辅助装置治疗终末期心力衰竭进展[J]. 白龙,田海,陈巍,孙露,蒋树林.  哈尔滨医科大学学报. 2016(02)
[7]经验模态分解理论及其应用[J]. 郝欢,王华力,魏勤.  高技术通讯. 2016(01)
[8]左室辅助装置在心脏移植前的应用现状与进展[J]. 崔玲,白元,秦永文.  心血管病学进展. 2014(02)
[9]基于均值-方差模型的Relief特征选择优化算法[J]. 林建海,陆开,孙雨轩.  系统仿真技术. 2013(03)
[10]熵理论发展史及其在生物医学信号分析中的作用[J]. 刘澄玉,赵莉娜.  北京生物医学工程. 2012 (05)

硕士论文
[1]心血管系统仿真建模与脉搏波分析研究[D]. 孙磊.浙江大学 2008



本文编号：3666500