一种新的房颤心电融合特征提取方法研究
发布时间：2022-01-08 07:11
心房颤动（Atrial Fibrillation,AF）,简称房颤,是临床上最常见的心律失常之一。传统的房颤检测往往需要专业医生对长时程连续心电进行视觉上的判读,这一过程不仅耗时,也极度依赖于医生个人经验。此外,有限数量的专业医师也是临床上难以实现房颤及时监测与诊断的一个重要因素。因此,展开房颤自动检测的研究具有十分重要的临床意义,其中有效的房颤心电特征提取则是实现自动检测的关键步骤。因此,本文聚焦于房颤心电特征提取方法的研究。房颤在心电图上的表现主要为P波缺失,而代之以房颤波（f波）,以及RR间期绝对不规则。基于此,本文提出了一种新的基于P波缺失与RR间期不规则的房颤心电融合特征提取方法。本文具体结构如下:第一章系统阐述了房颤自动检测的研究背景和意义,说明了房颤心电特征提取的重要性,在陈述心电图基础知识的同时,介绍了房颤心电特征以及房颤特征提取方法的研究现状,并且概述了本文所提算法的基本内容和本文的章节安排。第二章详细介绍了小波变换以及可调品质因子小波变换的原理,基于T-lag散点图定义了两种新的度量指标置信散度距离和与置信散度指数,提出了基于P波缺失的房颤心电特征提取方法。第三章提...
【文章来源】：西北大学陕西省 211工程院校
【文章页数】：50 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
心脏激动传导系统
第一章 绪论产生的信号能够被置于人体表面的电极所捕获，进而与心电图机相连，再理，最终所得到的具有一定波形、幅值等信息的二维曲线，称为心ardiogram , ECG)。的心电图导联是 12 导联，包括肢体导联和胸导联。肢体导联包括 3 个标准称双极肢体导联）I、II、III，和 3 个单极加压肢体导联 aVR、aVF 和 aV电极主要位于左腿(F)、左臂(L)以及右臂(R)，图 2 与图 3 分别显示了标准极加压肢体导联的电极连接。胸导联包括 V1~V6，如图 4 所示为胸导联的 1 介绍了各胸导联电极的位置，表 2 说明了不同的胸导联反映心脏不同部动[22]。
心电图导联是 12 导联，包括肢体导联和胸导联。肢体导联包括 3 个标称双极肢体导联）I、II、III，和 3 个单极加压肢体导联 aVR、aVF 和 a电极主要位于左腿(F)、左臂(L)以及右臂(R)，图 2 与图 3 分别显示了标极加压肢体导联的电极连接。胸导联包括 V1~V6，如图 4 所示为胸导联 1 介绍了各胸导联电极的位置，表 2 说明了不同的胸导联反映心脏不同动[22]。图 2 标准导联示意图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MATLAB的MIT-BIH心电信号快速识别[J]. 王娟,严生梅,彭晓珊. 科技创新与应用. 2018(08)
[2]一种新的心电信号R峰自动检测方法[J]. 孙亚楠,吕可嘉,张瑞. 西北大学学报(自然科学版). 2018(01)
[3]基于Poincaré散点图和符号动力学的心电分析方法[J]. 辛怡,赵一璋,母远慧. 北京理工大学学报. 2017(10)
[4]《中国心血管病报告2016》概要[J]. 陈伟伟,高润霖,刘力生,朱曼璐,王文,王拥军,吴兆苏,李惠君,顾东风,杨跃进,郑哲,蒋立新,胡盛寿. 中国循环杂志. 2017(06)
[5]可调品质因子小波变换在滚动轴承微弱故障特征提取中的应用[J]. 唐贵基,王晓龙. 中国电机工程学报. 2016(03)
[6]一种ECG信号肌电干扰去除方法的研究[J]. 王晓花,徐学军,何秋娅. 智能计算机与应用. 2015(01)
[7]基于小波阈值的心电信号去噪算法[J]. 王慧静,蒲宝明,孙宏国,张全发. 计算机系统应用. 2012(12)
[8]小波阈值降噪法在心电信号处理中的应用[J]. 凌峰,邵建华,于笃发. 信息与电脑(理论版). 2012(12)
[9]基于RR间期差符号序列预测房颤终止[J]. 孙荣荣,汪源源. 仪器仪表学报. 2009(07)
[10]变异系数——一个衡量离散程度简单而有用的统计指标[J]. 王文森. 中国统计. 2007(06)
博士论文
[1]动态心电图中房颤自动检测算法研究及其临床应用[D]. 黄超.浙江大学 2013
硕士论文
[1]一种基于散点图特征的阵发性房颤自动检测方法[D]. 杨宇峰.西北大学 2018
[2]基于灰度信息度量特征的房颤自动检测方法研究[D]. 王继斌.西北大学 2018
[3]雾霾图像增强处理技术研究[D]. 孟雪.哈尔滨理工大学 2017
[4]心电信号分析处理及心肌梗塞疾病模型的建立[D]. 尹咪咪.郑州大学 2016
[5]基于RR间期和深度置信网络的房颤检测[D]. 万慧华.河北大学 2015
[6]新疆1540例住院房颤患者资料回顾性分析[D]. 周四海.新疆医科大学 2007
本文编号：3576118
【文章来源】：西北大学陕西省 211工程院校
【文章页数】：50 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
心脏激动传导系统
第一章 绪论产生的信号能够被置于人体表面的电极所捕获，进而与心电图机相连，再理，最终所得到的具有一定波形、幅值等信息的二维曲线，称为心ardiogram , ECG)。的心电图导联是 12 导联，包括肢体导联和胸导联。肢体导联包括 3 个标准称双极肢体导联）I、II、III，和 3 个单极加压肢体导联 aVR、aVF 和 aV电极主要位于左腿(F)、左臂(L)以及右臂(R)，图 2 与图 3 分别显示了标准极加压肢体导联的电极连接。胸导联包括 V1~V6，如图 4 所示为胸导联的 1 介绍了各胸导联电极的位置，表 2 说明了不同的胸导联反映心脏不同部动[22]。
心电图导联是 12 导联，包括肢体导联和胸导联。肢体导联包括 3 个标称双极肢体导联）I、II、III，和 3 个单极加压肢体导联 aVR、aVF 和 a电极主要位于左腿(F)、左臂(L)以及右臂(R)，图 2 与图 3 分别显示了标极加压肢体导联的电极连接。胸导联包括 V1~V6，如图 4 所示为胸导联 1 介绍了各胸导联电极的位置，表 2 说明了不同的胸导联反映心脏不同动[22]。图 2 标准导联示意图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MATLAB的MIT-BIH心电信号快速识别[J]. 王娟,严生梅,彭晓珊. 科技创新与应用. 2018(08)
[2]一种新的心电信号R峰自动检测方法[J]. 孙亚楠,吕可嘉,张瑞. 西北大学学报(自然科学版). 2018(01)
[3]基于Poincaré散点图和符号动力学的心电分析方法[J]. 辛怡,赵一璋,母远慧. 北京理工大学学报. 2017(10)
[4]《中国心血管病报告2016》概要[J]. 陈伟伟,高润霖,刘力生,朱曼璐,王文,王拥军,吴兆苏,李惠君,顾东风,杨跃进,郑哲,蒋立新,胡盛寿. 中国循环杂志. 2017(06)
[5]可调品质因子小波变换在滚动轴承微弱故障特征提取中的应用[J]. 唐贵基,王晓龙. 中国电机工程学报. 2016(03)
[6]一种ECG信号肌电干扰去除方法的研究[J]. 王晓花,徐学军,何秋娅. 智能计算机与应用. 2015(01)
[7]基于小波阈值的心电信号去噪算法[J]. 王慧静,蒲宝明,孙宏国,张全发. 计算机系统应用. 2012(12)
[8]小波阈值降噪法在心电信号处理中的应用[J]. 凌峰,邵建华,于笃发. 信息与电脑(理论版). 2012(12)
[9]基于RR间期差符号序列预测房颤终止[J]. 孙荣荣,汪源源. 仪器仪表学报. 2009(07)
[10]变异系数——一个衡量离散程度简单而有用的统计指标[J]. 王文森. 中国统计. 2007(06)
博士论文
[1]动态心电图中房颤自动检测算法研究及其临床应用[D]. 黄超.浙江大学 2013
硕士论文
[1]一种基于散点图特征的阵发性房颤自动检测方法[D]. 杨宇峰.西北大学 2018
[2]基于灰度信息度量特征的房颤自动检测方法研究[D]. 王继斌.西北大学 2018
[3]雾霾图像增强处理技术研究[D]. 孟雪.哈尔滨理工大学 2017
[4]心电信号分析处理及心肌梗塞疾病模型的建立[D]. 尹咪咪.郑州大学 2016
[5]基于RR间期和深度置信网络的房颤检测[D]. 万慧华.河北大学 2015
[6]新疆1540例住院房颤患者资料回顾性分析[D]. 周四海.新疆医科大学 2007
本文编号：3576118
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