早期心肌缺血辅助诊断批量模式学习系统的实现

发布时间：2017-08-22 06:31

  本文关键词：早期心肌缺血辅助诊断批量模式学习系统的实现

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【摘要】：随着经济发展与社会进步,人们的生活习惯也不断地改变,心血管疾病对人类的危害性也大幅地提高。其中,特别是心肌缺血和心肌梗塞,其影响的范围已经遍布全球的每一个角落,并影响到各个年龄层段。心肌缺血和心肌梗塞越发成为人类社会疾病中的头号杀手,值得我们去高度关注。确定学习理论是以径向基函数神经网络为基础的,可以对周期或者回归轨迹的连续非线性动态系统进行局部的准确建模。本文的早期心肌缺血辅助诊断系统使用了确定学习理论和动态模式识别的方法,运用神经网络在对受检者心电数据进行模式的训练、学习和识别。这种方法,通过传统心电图的方式进行测量,对心电数据进行分析处理,具有简单、快捷、无创、经济的特点。本文着重针对心电数据模式的不断增多,设计了批量模式学习系统,详细介绍了其具体架构,并验证了批量模式学习的辅助诊断结果。批量模式学习系统的使用,节省了大量的时间,并极大地方便了用户。考虑到整个系统的一致性,我们采用了Matlab GUI对整个早期心肌缺血辅助诊断系统进行设计,包括了心电数据采集系统、单个模式学习系统、批量模式学习系统和模式库、识别等部分。系统使用了Jacket Engine和Matlab进行有机的结合。通过SQL Server 2008,系统实现了对模式库的管理,并为模式识别提供支持。早期心肌缺血辅助诊断系统可以为医生提供心肌缺血的早期辅助诊断和快速识别,为解决此类临床问题创造了很好的条件。
【关键词】：心肌缺血 确定学习 批量模式学习 Matlab SQL Server
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R542.2;TP311.52
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景与意义9-11
• 1.2 检测方法与研究现状11-13
• 1.3 本文主要内容架构13-15
• 第二章 系统基本理论介绍15-28
• 2.1 心电图基本介绍15-17
• 2.2 确定学习理论17-21
• 2.2.1 径向基函数神经网络18-19
• 2.2.2 持续激励条件19
• 2.2.3 动态模式识别19-21
• 2.3 确定学习理论在早期心肌缺血辅助诊断系统中的应用21-23
• 2.4 Matlab简介23-24
• 2.5 SQL Server 2008简介24-25
• 2.6 SQL Server与Matlab的连接25-27
• 2.7 本章小结27-28
• 第三章 早期心肌缺血辅助诊断系统28-37
• 3.1 系统整体框架介绍28
• 3.2 心电数据采集系统28-31
• 3.2.1 心电数据采集系统的硬件介绍29
• 3.2.2 心电数据采集系统的设计29-31
• 3.3 心电数据的预处理31-33
• 3.3.1 数据转换31
• 3.3.2 滤波处理31-33
• 3.3.3 截取ST-T段33
• 3.4 单个模式学习系统33-34
• 3.5 数据库与模式库管理34-35
• 3.6 心电模式的识别35
• 3.7 本章小结35-37
• 第四章 早期心肌缺血辅助诊断批量模式学习系统37-54
• 4.1 批量模式学习的意义37
• 4.2 批量模式学习的算法设计37-40
• 4.2.1 批量模式学习的模型构建37-39
• 4.2.2 改进算法39-40
• 4.3 批量模式学习系统的实现40-46
• 4.3.1 批量导入数据41-43
• 4.3.2 ST-T段截取43-44
• 4.3.3 批量学习44-46
• 4.4 批量学习分类查询系统与数据库46-48
• 4.5 结果验证与评估48-53
• 4.6 本章小结53-54
• 结论和展望54-55
• 参考文献55-57
• 致谢57-58
• 答辩委员会对论文的评定意见58

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

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本文编号：717583