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基于心电信号的异常心律分类研究

发布时间:2021-09-28 15:30
  由于心血管类疾病的突发性,对抢救工作有时效性的要求,考虑到在心血管疾病发作之前,患者通常会出现相应的心律失常,因此预防心血管疾病的产生和前期的治疗至关重要。心电图(electrocardiogram,ECG)可以表示人体心脏位置的电流变化情况,医生通过判断其波形形态可以判断心脏的健康状况,但是对心电图的识别要求医护人员有较强的医学专业知识,并且随着要观察的心电图数据量增大,患者的情况各不相同,所以受主观因素产生误判的几率会不断增大。因此,由心电图表示的心电信号的智能识别处理也成为近年来的研究热点。本文对心电信号的去噪和分类算法都提出了改进和优化,并在众所周知的MIT-BIH心律失常数据库上进行了实验,将结果与其他方法进行了比较。本文的主要研究内容与创新点为:(1)提出了一种在经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和小波域中采用降噪算法的心电去噪方法,该方法能够克服现有方法的局限性。本文为了在存在噪声的情况下保留更多QRS信息,首先在EMD域通过窗口操作对噪声ECG信号进行增强,有别于传统的基于EMD的ECG去噪方法直接舍弃包含QRS复合波和噪声... 

【文章来源】:中北大学山西省

【文章页数】:63 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于心电信号的异常心律分类研究


常规心电图波段划分示意图

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图 2.2 室性过早搏动心电图2. 房性过早搏动提早的心房异位的心脏搏动会引起房性早搏,即房性过早搏动。心房早搏也是非常常见的心律异常的表现形式之一。房性早搏在心电图上表现的特征有以下几点。(1) P 波提前产生(P 波与前一个窦性搏动的 T 波叠加)。(2) 窦性 P 波的形态不同于 P 波。(3) PR 间期正常或稍长。(4) P 之后的 QRS 波群异常,发生扭曲和变形。产生差异性传导的房性过早搏动通常伴有 QRS 波异常。假设 P 波中不含 QRS 波,则认定为未下传房性早搏。多源性房性早搏指在同一导联中,匹配间隔和 PC 形态不同。(5) 通常会发生不完全代偿间歇。图 2.3 中标记了“A”的心拍为房性过早搏动心拍,标记“·”的心拍为正常心拍。

心电图,过早搏动,房性,心电图


图 2.2 室性过早搏动心电图2. 房性过早搏动提早的心房异位的心脏搏动会引起房性早搏,即房性过早搏动。心房早搏也是非常常见的心律异常的表现形式之一。房性早搏在心电图上表现的特征有以下几点。(1) P 波提前产生(P 波与前一个窦性搏动的 T 波叠加)。(2) 窦性 P 波的形态不同于 P 波。(3) PR 间期正常或稍长。(4) P 之后的 QRS 波群异常,发生扭曲和变形。产生差异性传导的房性过早搏动通常伴有 QRS 波异常。假设 P 波中不含 QRS 波,则认定为未下传房性早搏。多源性房性早搏指在同一导联中,匹配间隔和 PC 形态不同。(5) 通常会发生不完全代偿间歇。图 2.3 中标记了“A”的心拍为房性过早搏动心拍,标记“·”的心拍为正常心拍。

【参考文献】:
期刊论文
[1]基于离散小波变换和模糊K-modes的负荷聚类算法[J]. 张江林,张亚超,洪居华,高红均,刘俊勇.  电力自动化设备. 2019(02)
[2]用MATLAB软件演示静电场的电场线和等势面[J]. 邹军.  湖南中学物理. 2018(12)
[3]心电信号识别分类算法综述[J]. 马金伟,刘盛平.  重庆理工大学学报(自然科学). 2018(12)
[4]《中国心血管病报告2017》概要[J]. 陈伟伟,高润霖,刘力生,朱曼璐,王文,王拥军,吴兆苏,李惠君,顾东风,杨跃进,郑哲,蒋立新,胡盛寿.  中国循环杂志. 2018(01)
[5]心电信号小波去噪的改进算法研究[J]. 郑敏敏,高小榕,谢海鹤.  中国生物医学工程学报. 2017(01)
[6]基于小波变换滤波算法的便携心电测试仪设计[J]. 蓝和慧,胡浩瀚,孟祥冉,张新宇.  渤海大学学报(自然科学版). 2015(03)
[7]改进EMD滤波算法在信号去噪中的应用[J]. 穆峰,蒋沁宇.  可编程控制器与工厂自动化. 2015(03)
[8]Matlab的CFtool工具箱在浮选尾矿灰分与图像灰度曲线拟合中的应用[J]. 高鹏.  选煤技术. 2015(01)
[9]2型糖尿病患者的心电图分析[J]. 李倩.  当代医学. 2015(05)
[10]基于EMD分解重构的互相关时延估计方法[J]. 路晓妹,寇文珍,段渭军.  测控技术. 2013(07)

博士论文
[1]可穿戴式系统心电信号压缩感知与心律失常分类研究[D]. 华晶.南昌大学 2018
[2]心电信号智能分析关键技术研究[D]. 姚成.吉林大学 2012

硕士论文
[1]面向穿戴应用的心电信号处理方法及软件实现[D]. 占峰松.电子科技大学 2018
[2]心电信号的异常心律分类算法研究[D]. 陈义.重庆大学 2016
[3]基于小波分析和神经网络的异常心电信号分类研究[D]. 赵毅.太原理工大学 2015
[4]基于小波变换的心电信号分析研究及其FPGA实现[D]. 张倩.吉林大学 2014
[5]生物医学信号相似性分析方法的研究[D]. 刘彤彤.天津理工大学 2013
[6]基于小波变换的心电检测及自诊断系统的设计[D]. 龚敏.重庆大学 2009
[7]基于小波分析的ECG信号检测[D]. 张杨.厦门大学 2006
[8]动态心电图自动检测及分析方法的研究[D]. 张文琼.国防科学技术大学 2004
[9]小波变换在心电图数据处理中的应用研究[D]. 郑凯梅.北方工业大学 2003



本文编号:3412174

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