基于ECG的心脏骤停预测方法研究

发布时间：2017-12-29 06:20

  本文关键词：基于ECG的心脏骤停预测方法研究　出处：《吉林大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：心脏性猝死(Sudden Cardiac Death,SCD)是指急性症状发作后1小时内发生的以意识突然丧失为特征的由心脏原因引起的自然死亡[1]。平时看似健康的人也可能没有任何征兆地因为恶性心律失常而心脏性猝死,心脏性猝死也被称为心脏骤停。每年全球有约300万人因为心脏性猝死而失去生命,其中我国在全球各国之中死亡人数最多,每年高达54.5万人。当有病人发生心脏骤停的情况,其存活率每分钟会下降10%,只有专业的人员立即进行心肺复苏术才有可能抢救成功。由于心脏骤停的突发性、随机性,使绝大多数病人很难及时得到专业的心肺复苏术的救治。因此心脏骤停的预测有着很重要的意义。本研究课题通过对心脏骤停预警因子—T波电交替、QT间期和心率变异性的分析研究,运用双树复小波变换对ECG信号进行处理,并结合优化后的Adaboost分类算法,最终实现了对心脏骤停的预测,在5分钟预测期的预测精度达到了90.24%。论文主要包括以下几个内容:1.心电信号预处理:首先使用双树复小波变换对心电信号进行分解,再根据选定的小波阈值处理分解后的小波系数,最后重构得到消噪后的心电信号。双树复小波变换良好的解决了传统小波变换的频率混叠现象,重构后的心电信号不但滤除了相应噪声,而且信号波形光滑、特征波形突出。2.心电信号特征参数提取。详细研究了目前最常用的心脏骤停预警因子—T波电交替、QT间期和HRV,使用基于双树复小波变换模极大值的心电信号特征波形检测方法,成功确定了P、QRS、T波的位置,为自动获取心脏骤停预警因子提供了基础,计算并比较了正常人和心脏骤停病人的三种特征参数,发现具有较明显的差异性,为分类预测模型的训练提供了可靠的保障。3.分类算法选择。研究了目前常用的机器学习分类算法—神经网络、支持向量机和Adaboost算法,对Adaboost算法进行了优化,比较了三种分类算法的优缺点,结合本文使用的心电数据的特点和数量,最终选择参数化Adaboost算法。4.心脏骤停预测模型搭建和验证。使用Physionet数据库设计实验,选择合适基学习器、迭代次数和特征参数维度,对不同特征参数组合进行分类对比实验,并比较了神经网络、支持向量机和参数化Adaboost三种分类算法的分类效果,结果显示参数化Adaboost算法具有更高的精度和泛化能力,效果理想。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：R541.78;TN911.7

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本文编号：1349156