动态ECG分析中QRS波检测算法的研究

发布时间：2017-10-16 21:03

  本文关键词：动态ECG分析中QRS波检测算法的研究

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【摘要】： 随着计算机技术、数字信号处理技术、人工智能等先进理论的发展，心电计算机自动分析技术的研究也不断向纵深发展。将心电自动分析技术用于动态心电图中，使用计算机对所记录的长达24小时的心电数据进行自动分析处理，可以大大减轻海量数据给医生带来的负担。 QRS波检测是动态心电分析中的关键。然而，动态心电检查中伴随的干扰、不同病人心电波形之间的差异，以及同一病人心电随时间的变异等因素，给QRS波检测带来了很大的困难。另一方面，要在较短的时间内对24小时的心电数据进行处理，速度和存储量的要求限制了算法的复杂性，因而，一个既能方便、快速地实现，又能满足准确度要求的QRS波检测算法，仍然是众多研究者不断追求的目标。 本文的研究工作，就是围绕适用于动态心电分析的QRS波检测方案而展开，主要包括以下几方面： 首先，对动态心电自动分析进行综述，并对动态心电分析中QRS波检测面临的问题进行了分析。 从生理学角度出发，探讨心电产生的原理和正常心电图各波的形态和意义，对临床常见的正常和异常心电QRS波形态进行研究，，并对QRS波的特点进行了归纳和小结。 根据动态心电分析的特点，分析了适用于动态心电处理的QRS波检测算法应当满足的要求。 对历年来QRS波检测算法的研究成果进行分类回顾和小结，尤其是对基于滤波和阈值检测的方法进行了深入研究，通过对各类方法的特点和对于动态心电分析的适用性的讨论，从而得出结论：只有基于滤波和阐值检测的方法才能满足实时检测的要求。 提出了一种基于包络波形的QRS波检测方案，该方案也是基于滤波和阈值检测思想的，因而具有较快的处理速度；同时，经过MIT-BIH和AHA心电数据库部分数据的测试，该方案的准确度分别达到了99.11％和97.09％以上。实验证明，该方案在速度和准确度等两方面都达到了满意的效果。
【关键词】：
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2003
【分类号】：R310
【目录】：

• 致谢2-3
• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-6
• 目录6-8
• 第一章 绪论8-13
• §1．1 引言8-9
• §1．2 ECG自动分析技术9-10
• §1．3 动态心电回放分析10-12
• §1．3．1 概述10
• §1．3．2 系统构成10-11
• §1．3．3 动态心电分析技术11
• §1．3．4 QRS波检测面临的问题11-12
• §1．4 研究内容和目标12-13
• 第二章 用于动态心电分析的QRS波检测算法的需求分析13-23
• §2．1 引言13
• §2．2 心电产生的生理学基础13-16
• §2．2．1 心肌细胞的电生理13-14
• §2．2．2 心脏传导系统14-16
• §2．2．3 心电图的产生与导联16
• §2．3 正常心电图波形及其意义16-18
• §2．4 临床常见的QRS波形形态18-21
• §2．5 动态心电分析对QRS波检测算法的要求21-22
• §2．6 小结22-23
• 第三章 QRS波检测算法回顾23-35
• §3．1 引言23-24
• §3．2 基于滤波和阈值检测的方法24-30
• §3．3 基于数学模型的方法30
• §3．4 基于模板匹配的方法30-31
• §3．5 基于图形识别的方法31
• §3．6 基于小波变换的方法31-33
• §3．7 基于神经网络的方法33-34
• §3．8 小结34-35
• 第四章 基于包络的QRS波检测方法35-54
• §4．1 引言35
• §4．2 预处理35-42
• §4．2．1 信号干扰35-38
• §4．2．2 滤波38-40
• §4．2．3 波形变换40-42
• §4．3 阈值检测42-46
• §4．3．1 检测原理42-43
• §4．3．2 阈值更新43-44
• §4．3．3 对算法的改进44-46
• §4．4 算法比较与讨论46-47
• §4．5 算法的评估47-53
• §4．5．1 心电数据库47-49
• §4．5．2 算法的实验结果49-52
• §4．5．3 结果分析及有效性评估52-53
• §4．6 小结53-54
• 第五章 总结与展望54-56
• §5．1 总结54
• §5．2 展望54-56
• 参考文献56-58

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前4条

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本文编号：1044870