基于大鼠脑梗塞模型的脑电与心电变化的关联性研究

发布时间：2023-04-03 17:26

　　在临床上脑梗塞患者同时合并有心电图改变的情况是非常常见的。急性脑血管疾病和急性心血管疾病的关系,是当今临床研究的热点之一,相关研究表明脑梗塞急性期T波异常和ST段异常的发生率显著增高。随着脑血管疾病发病率的增加,由其所引发的心脏活动异常也逐渐引起广大临床工作者的重视。 本课题以wistar大鼠为实验对象,采用光化学原理方法建立大鼠脑梗塞模型,研究大鼠脑梗塞时期的心电与脑电信号的变化情况。利用多生理参数记录仪同步采集大鼠脑梗塞前后的EEG与ECG信号,通过对脑电的非线性参数的计算来判定大鼠脑梗塞的程度,并利用小波变换理论以MATLAB为平台分别实现脑电信号和心电信号的特征检测和处理。最后应用数据挖掘技术中的关联规则算法实现脑电与心电信号特征变化的关联性研究。挖掘出的关联规则揭示了脑电与心电信号特征变化之间潜在的、有价值的关系,为脑梗塞和心血管疾病的诊断和预防提供重要的参考依据。

【文章页数】：51 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
目录
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究目的及意义
    1.4 信号处理在临床辅助诊断中的应用
    1.5 脑电信号概述
    1.6 心电信号概述
    1.7 本课题主要研究内容
第二章 基于大鼠脑梗塞模型的信号采集
    2.1 引言
    2.2 心电信号与脑电信号的采集
    2.3 结论
第三章 基于小波变换的心电信号特征提取
    3.1 引言
    3.2 小波分析概述
    3.3 心电信号预处理及特征提取
    3.4 结论
第四章 基于小波变换的脑电信号特征提取
    4.1 脑电信号的特征
    4.2 临床定量脑电分析的辅助诊断
    4.3 脑电信号分析方法
    4.4 非线性脑电分析技术在脑梗塞疾病诊断中的应用
    4.5 脑电信号的特征提取
    4.6 结论
第五章 心电与脑电信号特征变化的关联分析
    5.1 引言
    5.2 数据挖掘技术概述
    5.3 医学数据挖掘的基本过程
    5.4 关联分析
        5.4.1 关联分析的数据准备
        5.4.2 关联模型的建立及关联规则的挖掘
    5.5 结论
结论与展望
致谢
参考文献



本文编号：3780828