基于RBF神经网络的ECG-SAS自动检测方法研究

发布时间：2017-10-04 01:17

  本文关键词：基于RBF神经网络的ECG-SAS自动检测方法研究

  更多相关文章： SAS ECG 小波变换 RBF神经网络

【摘要】：睡眠呼吸暂停综合症也叫做睡眠呼吸暂停综合征(SleepApnea Syndorm，SAS)通常被称为“睡梦杀手”，是当前严重威胁人类健康的常见病和多发病。多导睡眠仪(Polysomnogram，PSG)监测为临床诊断金标准，但是其实施过程复杂、费用昂贵、监测时间长、难以普及与应用，导致大多数患者不能得到及时诊断和治疗。因此设计替代PSG的无创、高精度自动检测方法具有重要意义，其中以易于实施、检测准确度较高的心电信号（ECG）间接检测法最具代表性。 本文设计了一种基于人工神经网络的ECG-SAS自动检测方法，采用小波分解重构法消除ECG基线漂移，小波阈值法去除工频干扰和肌电干扰；基于模极大值法对R波定位，并进行R波漏检与误检处理，较为准确的计算了RR间期；在RR间期与心率变异性基础上，提取了19个时域频域特征参数，能够有效的表征SAS；分别选用BP神经网络（Back Propagation，BP）与RBF神经网络（Radial Basis Function，RBF）建立ECG-SAS自动检测模型，利用检测准确率评价两种模型，选出最优模型，最终实现SAS自动准确地检测。 利用Physionet的Apnea-ECG数据库提供数据作为模型的训练集和测试集，基于BP神经网络模型对训练集进行检测获得识别率82.85%，，测试集得到的预测率为80.00%；基于RBF神经网络模型对训练集进行检测获得识别率94.28%，测试集得到预测率为85.71%。 结果显示，本论文设计的基于RBF神经网络模型的ECG-SAS自动检测方法具有更加简单、准确、高效的优势。
【关键词】：SAS ECG 小波变换 RBF神经网络
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R766;TP183
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第1章 绪论7-12
• 1.1 睡眠呼吸暂停综合症研究背景及意义7
• 1.2 睡眠呼吸暂停综合症检测方法7-9
• 1.3 国内外现状分析9-10
• 1.4 论文内容安排10-11
• 1.5 本章小结11-12
• 第2章 心电与睡眠呼吸暂停综合症关系研究12-17
• 2.1 心电信号产生机理及特点12-14
• 2.1.1 心电信号产生机理12
• 2.1.2 典型心电波形12-14
• 2.1.3 心电信号特点14
• 2.2 SAS 与心电信号关系14-15
• 2.3 PhysioNet 中 Apnea-ECG 数据库15-16
• 2.4 本章小结16-17
• 第3章 心电信号处理与 QRS 波检测17-25
• 3.1 心电信号消噪算法研究17-20
• 3.1.1 心电信号噪声17
• 3.1.2 心电信号的处理方法选择标准17-18
• 3.1.3 基于小波变换的心电信号消噪算法18-20
• 3.2 R 波检测算法研究20-24
• 3.3 本章小结24-25
• 第4章 SAS 特征参数提取25-34
• 4.1 RR 间期信号与心率变异性关系25-26
• 4.2 心率变异性分析方法26-31
• 4.2.1 时域分析26-30
• 4.2.2 频域分析30-31
• 4.3 SAS 特征参数提取31-33
• 4.4 本章小结33-34
• 第五章 RBF 神经网络自动检测模型建立与实验验证34-48
• 5.1 基于 BP 神经网络的 ECG-SAS 的自动检测模型建立34-39
• 5.1.1 BP 神经网络学习算法34-36
• 5.1.2 BP 神经网络的 SAS 自动检测模型设计36-39
• 5.2 基于 RBF 神经网络建立 ECG-SAS 自动检测模型39-42
• 5.3 BP 和 RBF 神经网络分类结果分析42-47
• 5.3.1 BP 神经网络分类结果43-45
• 5.3.2 RBF 神经网络分类结果45-47
• 5.4 小结47-48
• 第6章 总结与展望48-50
• 6.1 总结48-49
• 6.2 展望49-50
• 参考文献50-54
• 作者简介及科研成果54-55
• 致谢55

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