标准12导联心电信号重建方法研究

发布时间：2017-09-13 23:09

  本文关键词：标准12导联心电信号重建方法研究

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【摘要】：随着心脏疾病的日益普遍以及人们自我监测意识的不断增强,用于家庭监测和远程医疗的可穿戴式心电图(ECG)采集系统日益受到人们的关注。但此类的可穿戴式设备能直接采集的ECG导联数较少,所能提供的医疗ECG信息有限。而利用较少导联信号重建标准12导联信号的方法则能很好的解决这样的问题。 本文首先提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络法来进行标准12导联ECG信号的重建。该方法通过遗传算法来优化BP神经网络的初始权值和阈值的设置,在此基础上BP神经网络再进行训练,训练完后的网络输入已知的3导联信号组即可重建出标准12导联的其余信号。该方法在基于The PTB diagnostic ECG database建立的数据库中进行了实验,并且与线性变换法和普通的BP神经网络法进行了对比。实验结果表明,该方法有效地提高了标准12导联ECG信号的重建效果。 本文还进一步的提出了基于ECG特征分区的自适应导联重建方法。该方法首先将ECG波形按照特征及波动特性进行分区,对每个区域的波形单独进行训练得到各自的最优网络,并且在重建时自适应地选择不同分区的网络进行重建。实验结果表明,本文的分区自适应导联重建法不仅在ECG整体波形的重建准确率上有了很大的提高,对于ECG本身的特征也有更好的重建效果。
【关键词】：导联重建 心电信号 遗传算法 BP神经网络 分区自适应 ECG特征
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R541.04;TN911.7
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-8
• 目录8-10
• 图目录10-12
• 表目录12-13
• 1 绪论13-18
• 1.1 课题背景与意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-16
• 1.3 本文的研究内容与创新点16-17
• 1.3.1 课题研究内容16
• 1.3.2 创新点和关键技术指标16-17
• 1.4 本文的内容及组织17-18
• 2 ECG导联重建方法简介18-23
• 2.1 线性导联重建方法18-19
• 2.2 非线性导联重建方法19-22
• 2.2.1 人工神经网络(ANN)法19-20
• 2.2.2 支持向量机(SVM)法20-22
• 2.3 本章小结22-23
• 3 基于遗传算法优化的BP神经网络导联重建方法23-56
• 3.1 数据库建立23-25
• 3.2 波形预处理25-30
• 3.3 重建导联组选择30-33
• 3.3.1 导联之间的关系30
• 3.3.2 导联的正交性30-31
• 3.3.3 各导联主成分分析(PCA)31-33
• 3.4 遗传算法优化BP神经网络的算法设计33-37
• 3.4.1 遗传算法优化简介33
• 3.4.2 BP神经网络结构33-34
• 3.4.3 GA-BP算法用于导联重建34-37
• 3.5 实验结果比较37-55
• 3.5.1 重建性能评估方法37-38
• 3.5.2 实验设置38-40
• 3.5.3 最优训练集采样点个数的确定40-50
• 3.5.4 不同方法的重建结果比较50-54
• 3.5.5 实验结果讨论54-55
• 3.6 本章小结55-56
• 4 基于ECG特征分区的自适应导联重建方法56-74
• 4.1 ECG波形特征介绍与提取56-60
• 4.1.1 ECG波形简介56
• 4.1.2 ECG波形特征提取56-60
• 4.2 不同分区信号的自适应重建60-65
• 4.2.1 ECG波形分区方法60-61
• 4.2.2 ECG波形分区步骤61-62
• 4.2.3 自适应重建方法62-65
• 4.3 实验结果比较65-72
• 4.3.1 数据库建立65-66
• 4.3.2 重建性能评估方法66-67
• 4.3.3 实验结果分析67-72
• 4.3.4 实验结果讨论72
• 4.4 本章小结72-74
• 5 总结与展望74-76
• 5.1 本文总结74-75
• 5.2 展望75-76
• 参考文献76-80
• 作者简历80

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 毛健;赵红东;姚婧婧;;人工神经网络的发展及应用[J];电子设计工程;2011年24期

2 张学工;关于统计学习理论与支持向量机[J];自动化学报;2000年01期

3 陈伟伟;高润霖;刘力生;朱曼璐;王文;王拥军;吴兆苏;胡盛寿;;中国心血管病报告2013概要[J];中国循环杂志;2014年07期

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本文编号：846431