一种先天性心脏病快速筛选仪系统的设计与实现
发布时间:2022-10-04 20:31
先天性心脏病(Congenital Heart Disease,CHD)是常见的先天性畸形,发病率约占0.8%,尽早筛查与诊疗可有效降低出生缺陷率与婴儿病死率。随着二胎政策的实施、高龄孕妇增加以及环境污染问题加剧,先心病发病率呈逐年上升趋势。为了支持先心病普查工作,辅助医生实现先心病快速、准确筛查,本文设计并实现了一种先天性心脏病快速筛选仪。根据先心病的研究背景与发展现状,本文将硬件系统、软件系统以及并行特征表征技术三者相结合,构成了一种先天性心脏病快速筛选仪。筛选仪硬件系统是重要组成部分,软件平台与应用程序都构建在此硬件体系上,该硬件系统采用模块化设计,主要有四通道心音传感器、光电血氧传感器、基于ARM处理器的Exynos4412核心板、电源管理等部分;软件系统包括软件平台与应用程序两个部分。软件平台搭建主要介绍了BootLoader移植、系统内核配置、根文件系统构建与交叉编译环境配置等。应用程序通过Qt-C++编程实现信号采集子系统、动态显示子系统、数据库管理系统、网络数据传输以及实时分析子系统等;针对四通道同步心音信号,提出基于多通道心音信号的并行特征表征。首先根据多通道信号背景...
【文章页数】:72 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题的研究背景和意义
1.2 相关领域的发展现状
1.3 人体生理信号产生机理
1.3.1 心音信号
1.3.2 血氧饱和度
1.4 论文结构及创新点
第二章 系统开发平台与设计方案
2.1 筛选仪需求分析
2.2 开发平台介绍
2.2.1 嵌入式系统
2.2.2 Qt/Embedded简介
2.3 系统设计方案
2.3.1 筛选仪硬件系统
2.3.2 筛选仪软件系统
2.3.3 并行特征表征技术
2.4 本章小结
第三章 筛选仪硬件系统
3.1 硬件概述
3.2 传感器设计
3.2.1 心音传感器
3.2.2 血氧传感器
3.3 嵌入式电路系统
3.3.1 Exynos4412 核心板介绍
3.3.2 串口通信电路
3.3.3 网络通信电路
3.3.4 电源电路设计
3.4 硬件系统规格
3.5 仪器电气安全分析
3.6 本章小结
第四章 筛选仪软件系统
4.1 筛选仪软件平台
4.1.1 BootLoader移植
4.1.2 系统内核配置
4.1.3 根文件系统构建
4.1.4 交叉编译环境配置
4.2 应用软件实现
4.2.1 总体流程设计
4.2.2 Q~(wt)图形插件扩展
4.2.3 信号采集子系统
4.2.4 数据库管理系统
4.2.5 网络数据传输
4.3 实时分析子系统
4.3.1 能量熵特征提取
4.3.2 支持向量机分类
4.3.3 分析流程与实现
4.4 系统测试与分析
4.4.1 采集效果测试
4.4.2 系统功能性测试
4.4.3 可靠性测试与分析
4.5 本章小结
第五章 基于多通道心音的并行特征表征
5.1 算法背景
5.2 心音采集与预处理
5.3 特征提取
5.3.1 串行特征
5.3.2 并行特征
5.4 实验结果与分析
5.4.1 并行特征分析
5.4.2 特征可视化分析
5.4.3 特征值评价
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢
本文编号:3685712
【文章页数】:72 页
【学位级别】:硕士
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摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题的研究背景和意义
1.2 相关领域的发展现状
1.3 人体生理信号产生机理
1.3.1 心音信号
1.3.2 血氧饱和度
1.4 论文结构及创新点
第二章 系统开发平台与设计方案
2.1 筛选仪需求分析
2.2 开发平台介绍
2.2.1 嵌入式系统
2.2.2 Qt/Embedded简介
2.3 系统设计方案
2.3.1 筛选仪硬件系统
2.3.2 筛选仪软件系统
2.3.3 并行特征表征技术
2.4 本章小结
第三章 筛选仪硬件系统
3.1 硬件概述
3.2 传感器设计
3.2.1 心音传感器
3.2.2 血氧传感器
3.3 嵌入式电路系统
3.3.1 Exynos4412 核心板介绍
3.3.2 串口通信电路
3.3.3 网络通信电路
3.3.4 电源电路设计
3.4 硬件系统规格
3.5 仪器电气安全分析
3.6 本章小结
第四章 筛选仪软件系统
4.1 筛选仪软件平台
4.1.1 BootLoader移植
4.1.2 系统内核配置
4.1.3 根文件系统构建
4.1.4 交叉编译环境配置
4.2 应用软件实现
4.2.1 总体流程设计
4.2.2 Q~(wt)图形插件扩展
4.2.3 信号采集子系统
4.2.4 数据库管理系统
4.2.5 网络数据传输
4.3 实时分析子系统
4.3.1 能量熵特征提取
4.3.2 支持向量机分类
4.3.3 分析流程与实现
4.4 系统测试与分析
4.4.1 采集效果测试
4.4.2 系统功能性测试
4.4.3 可靠性测试与分析
4.5 本章小结
第五章 基于多通道心音的并行特征表征
5.1 算法背景
5.2 心音采集与预处理
5.3 特征提取
5.3.1 串行特征
5.3.2 并行特征
5.4 实验结果与分析
5.4.1 并行特征分析
5.4.2 特征可视化分析
5.4.3 特征值评价
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢
本文编号:3685712
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