心电信号特征提取及ST段形态识别的方法研究

发布时间：2017-09-29 14:42

  本文关键词：心电信号特征提取及ST段形态识别的方法研究

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【摘要】：心肌缺血是中老年人群中常见的病症,但随着人民生活水平的提高,心肌缺血在我国的患病率呈上升趋势,且逐步趋于年轻化,严重危害了我国人民的身体健康。心电图(Electrocardiogram, ECG)作为由体表记录的心脏电活动反映,是临床诊断心肌缺血常见、有效的方式。其中,心电图的QT间期和ST-T段改变是临床诊断心肌缺血的主要指标。为准确获取QT间期及检测ST段的变化,本文对ECG信号中关键特征点的检测作了深入研究,并利用ST段分析方法准确检测ST段的变化情况。主要工作如下：(1)心电信号的预处理。本文采用[0.01,45]Hz的数字带通滤波器(BPF)和高斯低通滤波器(LPF)结合的方式对心电信号进行滤波处理。利用该方法对MIT-BIH数据库中的心电数据进行去噪实验,结果表明：信号在有效滤除噪声和漂移的同时,还保证了心电信号中有用特征和形态信息不受影响。(2)心电信号特征点提取研究。首先,利用二次样条小波对心电信号进行小波分解及重构；然后,通过Mallat算法定位心电信号的R波及T波,利用小波变换模极值组的方法判断R波的方向及T波的类型；最后,对比分析了三种经典的T波终点检测算法的检测性能,并提出基于T波形态的自适应选择算法。文中利用QT数据库中20例共3569个心拍的心电数据对该方法进行实验验证,结果表明：自适应选择T波终点检测算法不仅保证了算法的实时性,而且检测性能均高于单一的T波终点检测算法。(3)ST-T改变的分析研究。ST-T段改变主要包括ST段水平变化及ST段形态变化。本文提出利用曲率尺度空间技术定位ST段的起止点,并检测ST段水平；同时,在曲率尺度空间中利用多尺度分析方法获取ST段中弯曲程度最大的点,并识别ST段的形态。该方法采用QT数据库和欧洲ST-T数据库中的心电数据进行研究,识别率分别达到了96.54%和86.66%,证明了该方法的有效性。综上所述,本文提出的一系列心电信号自动分析方法,不仅能精确定位ECG关键特征点位置,还能准确提取QT间期以及识别ST-T段的改变,为心电信号自动分析技术在临床中的应用提供了理论基础。
【关键词】：心电图 数字滤波 小波变换 曲率尺度空间 QT间期 ST段改变
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R542.2;TN911.7
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-17
• 1.1 研究背景及意义8-10
• 1.2 心电信号的简介10-13
• 1.2.1 心电信号的组成10-11
• 1.2.2 心电图的关键评估指标11-13
• 1.3 心电图自动分析的研究现状13-15
• 1.4 本文工作的主要内容及创新点15
• 1.5 本论文的章节安排15-17
• 第二章 标准数据库的简介17-21
• 2.1 引言17-18
• 2.2 标准数据库的简介18-20
• 2.2.1 PhysioNet网站简介18-19
• 2.2.2 本文使用的心电数据库19-20
• 2.3 本章小结20-21
• 第三章 心电信号的预处理研究21-27
• 3.1 引言21
• 3.2 心电信号的噪声组成21-22
• 3.3 心电信号的滤波方法22-25
• 3.3.1 传统的数字滤波器22-23
• 3.3.2 基于小波变换的心电信号滤波23-24
• 3.3.3 基于LPF的心电信号滤波24-25
• 3.4 本文使用的心电滤波方法25-26
• 3.5 本章小结26-27
• 第四章 心电信号的特征提取研究27-43
• 4.1 引言27
• 4.2 QRS波群检测研究27-33
• 4.2.1 QRS波群检测的概述27-29
• 4.2.2 基于小波变换的R波检测29-32
• 4.2.3 Q波和S波检测32-33
• 4.3 T波的检测研究33-42
• 4.3.1 T波检测的概述33-35
• 4.3.2 T波的检测35
• 4.3.3 T波形态的识别35-36
• 4.3.4 T波终点的检测研究36-42
• 4.4 本章小结42-43
• 第五章 ST段的分析研究43-59
• 5.1 引言43-44
• 5.2 曲率尺度空间技术的简介44-46
• 5.3 ST段的特征提取46-51
• 5.3.1 J点的定位47-48
• 5.3.2 ST段终点的定位48-51
• 5.4 ST段改变的研究51-55
• 5.4.1 ST段水平检测51
• 5.4.2 基于曲率尺度空间技术识别ST段形态51-55
• 5.5 实验结果55-57
• 5.6 本章小结57-59
• 第六章 总结与展望59-61
• 6.1 论文总结59-60
• 6.2 工作展望60-61
• 参考文献61-66
• 致谢66-67
• 硕士期间发表的论文与参加的科研项目67

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本文编号：942592