心电信号质量评估与心率变异性分析方法研究

发布时间：2018-02-25 05:12

本文关键词： 心电信号质量评估数据融合 R波检测心率变异性庞加莱散点图　出处：《兰州理工大学》2016年博士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：心率变异性信号蕴含着丰富的心血管系统生理和病理信息,被广泛用于自主神经系统功能的定量评估。众所周知,心率是自主神经系统协调控制的结果,心血管疾病、生理状态、生活压力对自主神经系统的调控有很大的影响。提取心率信号,识别与疾病相关的异常心率信息,对于心血管疾病的早期预警有着重要的意义。然而,心电信号在采集过程中不可避免地受到噪声污染,造成心率信号提取精度下降。因此,心电信号质量评估是心率信号分析的重要环节。本文主要围绕心电信号质量评估和心率变异性分析方法两个方面展开深入研究,主要工作如下:1)针对多导联心电信号质量评估,提出了多导联心电融合算法。算法中,利用局部加权线性预测基本思想对多导联心电信号实施融合。为了有效保留多导联心电信号的质量特征,模糊推理系统被设计用于加权值估计。实验结果表明本文所提算法能够对拟合心电信号和实际心电信号实施有效融合。研究中,使用相空间重构理论和量化递归分析对心电信号质量特征进行提取。通过实验结果分析,最终选取递归度、确定性和熵三个指标作为信号质量特征参数。2)为了对心电信号质量实施有效分类,本文提出了基于局部投影距离的谱聚类算法。在算法中,定义了局部投影邻域,该区域是任意两数据点所构成的局部邻域,邻域内数据点投影到两数据点间的直线。利用投影点之间的欧几里得距离,数据局部空间结构便能被该数据之间相似度很好地描述。根据数据点间的结构信息,对投影距离进行压缩或者拉伸,从而获得亲和矩阵。通过对拟合数据、实际数据和图像的聚类实验结果说明基于局部投影距离的谱聚类算法具有较好的算法性能。3)为了检测心电信号中的R波,本文提出了一种能够自适应地将信号分解为一系列调幅-调频分量的改进总体局部均值算法。面对低分辨率信号,总体局部均值算法在信号分解过程中常出现信号的模式混叠,从而难以在调幅-调频信号中提取有用信息。本文提出了一种基于三次样条插值的总体局部均值算法,通过对数据点插值处理从而提高了信号的分辨率。实验结果表明本文所提算法能够有效克服信号的模式混叠,进而提取到心电信号特征信息。因此,本算法性能优于局部均值算法和总体局部均值算法。4)本文提出了基于改进的总体局部均值算法的R波检测算法。算法中,R波的检测分为三个过程:信号预处理阶段、特征提取阶段和决策阶段。利用MIT心律不齐数据库对本算法性能进行评估,实验结果表明所提算法能够有效实现心电信号R波的检测。5)对于心率变异性分析,庞加莱散点图对心率变异信号的非线性动力学特征描述不足。本文提出了三维庞加莱散点图,在原散点图基础上充分利用了散点间内在联系,从而进一步提高了庞加莱散点图对非线性系统的描述能力。将三维庞加莱散点图分别用于健康人、冠心病患者和充血性心力衰竭患者的RR间期序列分析。实验结果表明三维庞加莱散点图对于上述三类人群的心血管系统具有较好的描述能力。
[Abstract]:In order to effectively preserve the quality of ECG signal , this paper proposes an improved global mean value algorithm based on local projection distance . In order to further improve the description ability of the Poincar茅 scatter plot to nonlinear systems , the RR interval sequence analysis of the three - dimensional Poincar茅 scatter plot is used in the patients with healthy , coronary heart disease and congestive heart failure . The experimental results show that the three - dimensional Poole scatter plot has a better description ability for the cardiovascular system of the above three populations .

【学位授予单位】：兰州理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R540.4;TN911.6

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