ECG波形可视化聚类策略研究

发布时间：2017-06-26 06:14

  本文关键词：ECG波形可视化聚类策略研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：动态心电图（Ambulatory Electrocardiogram,AECG），，又称Holter，经过四十多年的发展，其在无创心电辅助诊断技术领域应用非常广泛，成为临床上最为常用的心脏检查和医疗监护工具之一。动态心电图采集时间长，分析数据量大，大多数波形具有很高的相似性，如何从大量的波形中准确、可靠、完整的抽取出病变波形成为了当前计算机自动分析技术成为研究的热点和难点。 本文针对ECG病变波形的分类与识别问题，利用数据可视化相关技术，提出了ECG波形的可视化聚类策略。本文的主要工作有： 1）首先，结合ECG的波形特点首次把平行坐标技术应用于ECG波形的聚类这一问题，详细描述了普通平行坐标的可视化ECG聚类方法以及相应的可视化交互技术。该方法可以较好的实现中小规模ECG波形的聚类分析，但对于海量波形的分析效果不理想。 2）这种普通平行坐标显示大数据集时会产生显示混乱，层次不清的问题。它导致无法很好的实现ECG波形的聚类问题，因此，我们又提出了层次平行坐标的可视化聚类方式。层次平行坐标首先是通过层次聚类方法，本文采用BIRCH算法，将数据集层次化，然后再层次结构进行可视化以达到可视化整个数据集的目的。在平行坐标中我们利用平行坐标的各种交互技术和方法实现用户最大程度的参与聚类过程。充分利用大脑的模式识别能力，使聚类过程可见可控，聚类结果可信可靠。 3）为了达到可交互目的，本文提出一种基于通道的适合ECG波形聚簇可视化的方法，该方法是对聚好的结果进行可视化，提供了一种定性评价方法。同时可以把该方法中形成的通道认为是类型模板，用于ECG波形分类，为ECG的模板分类方法提供了一个新的思路。 实验证明该聚类策略能够较好的实现ECG病变波形的分类与提取，满足动态心电图自动分析诊断要求，大大降低了特异性波形的错判率。
【关键词】：ECG 数据可视化 平行坐标 层次聚类 BIRCH
【学位授予单位】：天津理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：R319;TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目录7-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 动态心电图概述9-11
• 1.1.1 动态心电图简介9-10
• 1.1.2 动态心电图自动分析10-11
• 1.2 数据可视化技术与数据挖掘11-15
• 1.2.1 数据可视化技术11-12
• 1.2.2 可视化技术分类12-13
• 1.2.3 数据挖掘中可视化技术及其应用13-15
• 1.3 本文工作及组织结构15-16
• 1.3.1 本文的工作15
• 1.3.2 本文的组织结构15-16
• 第二章 平行坐标技术与聚类分析16-26
• 2.1 平行坐标概述16-20
• 2.1.1 平行坐标的定义16-17
• 2.1.2 平行坐标的数学基础17-18
• 2.1.3 平行坐标的交互技术18-20
• 2.2 聚类分析概述20-23
• 2.2.1 聚类分析简介20-21
• 2.2.2 聚类算法分类21
• 2.2.3 层次聚类算法21-23
• 2.3 基于平行坐标的聚类分析23-25
• 2.3.1 可视化聚类的一般过程23-24
• 2.3.2 平行坐标在聚类分析中的应用24
• 2.3.3 平行坐标用于 ECG 波形聚类24-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第三章 基于简单平行坐标的 ECG 波形可视化聚类26-36
• 3.1 ECG 数据采集及规范化处理26-28
• 3.1.1 ECG 数据采集26-27
• 3.1.2 ECG 数据的规范化处理27-28
• 3.2 ECG 数据的平行坐标表示28-30
• 3.3 平行坐标交互技术30-32
• 3.3.1 属性刷30-31
• 3.3.2 类别刷31-32
• 3.4 ECG 波形可视化聚类32-35
• 3.4.1 ECG 波形可视化聚类过程32-33
• 3.4.2 实验案例研究33-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第四章 基于层次平行坐标的 ECG 波形可视化聚类36-51
• 4.1 数据的层次表示法36-41
• 4.1.1 层次聚类树36-37
• 4.1.2 BIRCH 层次聚类算法37-41
• 4.2 层次平行坐标方法41-45
• 4.2.1 聚簇可视化41-43
• 4.2.2 层次平行坐标显示43-45
• 4.3 层次平行坐标交互方法45-48
• 4.3.1 层次结构刷45-47
• 4.3.2 上卷/下钻操作47
• 4.3.3 范围伸缩47-48
• 4.4 实验效果及分析48-50
• 4.5 本章小结50-51
• 第五章 基于通道的 ECG 聚类结果可视化51-56
• 5.1 基于通道的可视化方法思想51
• 5.2 通道的形成51-53
• 5.2.1 定义数据集51-52
• 5.2.2 建立通道52-53
• 5.2.3 提取边界53
• 5.3 实验及结果分析53-55
• 5.3.1 聚类结果可视化效果53-55
• 5.3.2 聚类结果评价55
• 5.4 本章小结55-56
• 第六章 总结与展望56-58
• 6.1 本文主要工作总结56
• 6.2 存在的不足与展望56-58
• 参考文献58-62
• 发表论文和科研情况说明62-63
• 致谢63-64

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 徐永红;高直;金海龙;刘文远;;平行坐标原理与研究现状综述[J];燕山大学学报;2008年05期

中国博士学位论文全文数据库 前3条

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2 任永功;面向聚类的数据可视化方法及相关技术研究[D];东北大学;2006年

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2 陈长亮;心电图的计算机智能分析系统[D];山东大学;2006年

3 蒋星;基于独立分量分析特征提取的心电信号模式识别的研究[D];上海交通大学;2007年

4 刘俊霞;数据聚类及可视化技术[D];电子科技大学;2008年

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本文编号：485110