基于脉搏特征的智能生理信息提取与监测技术研究

发布时间：2017-11-25 08:36

本文关键词：基于脉搏特征的智能生理信息提取与监测技术研究

【摘要】：随着生活节奏的日益加快,饮食习惯的不合理及老龄化社会速度的加速,许多心血管疾病如冠心病、高血压、运动猝死等发病率日益增加。为了避免因耽误治疗时机而导致意外,人们需要一种无创的连续的对血压及心血管系统信息进行监测的方法,时刻了解自己的身体状况,并及时发现心血管疾病。脉搏波是一种反映身体状况的重要信号并且蕴含着大量的生理与病理信息,它不仅受到心脏状况的影响,还受到心血管系统力学参数的变化、血管特性、血液参数等多方面因素的影响。因此,研究脉搏波特征参数的提取与识别方法,实现对血压及动脉血流参数的无创连续监测,对临床的医疗诊断及监护等都有着十分重要的意义。本文主要研究内容包括以下几个方面： (1)在分析目前国内外血压无创测量研究方法的基础上,简要说明了常见的测量方法和脉搏波形成机理。通过分析研究主要的血流动力学参数模型和心血管系统模型(弹性腔模型),为脉搏波的研究提供了有效途径。 (2)采用小波变换和三次样条插值的方法,对由脉搏传感器采集的原始脉搏波信号进行去噪处理和基线漂移校正,得到平稳光滑的脉搏波波形。分别选用高斯函数和信赖域法对脉搏波进行拟合和特征参数的提取,为脉搏波的研究奠定了理论基础。采用多元逐步回归方法构建血压逐步回归方程,并对动脉血流参数进行计算,得到心搏血量、外周阻力和脉搏波波形系数等信息。 (3)将基于高斯函数的信赖域拟合算法的脉搏波特征提取以及建立的回归模型应用于Matlab GUI图形用户界面设计。为实时分析人体血压及动脉血流系统参数的提取并及时做出病情诊断,提供一种新型途径与方法。
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TN911.7;R540.4;TP274

【参考文献】

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