基于心电信号的睡眠呼吸暂停综合征检测算法

发布时间：2017-10-20 20:48

  本文关键词：基于心电信号的睡眠呼吸暂停综合征检测算法

  更多相关文章： 睡眠呼吸暂停综合征 小波变换 支持向量机

【摘要】：睡眠呼吸暂停综合征是一种常见多发性睡眠疾病,影响着人们的睡眠质量,更是高血压、冠心病、心律失常等多种疾病的独立危险因素。近年来,关于睡眠呼吸暂停综合征的检测、预防以及治疗方案引起受到了极大的关注。而传统的睡眠呼吸暂停综合征检测方法就是使用多导睡眠图(Polysomnogram, PSG)。这种方法要测量多路生理信号不可避免地会干扰正常睡眠而且价格昂贵操作复杂。因此提出一种简单有效的方法来检测睡眠呼吸暂停综合征对患者和医生来说都具有深远的意义。 本论文在研究了现有睡眠呼吸暂停综合征研究检测算法之后,提出了一种基于单通道心电信号的睡眠呼吸暂停综合征检测算法。本算法使用陷波器与中值滤波器来对心电信号进行预处理,在消除工频干扰和基线噪声的同时保证了心电信号受损较小；在基于小波分解的QRS波检测算法之上,提出了RR间期矫正算法,有效地降低了R波漏检和过检的问题,提高了RR间期散点图的集中度；在心率变异性研究基础上,提出了一系列时域频域特征值,能够有效地表征睡眠呼吸暂停综合征；在分类问题上,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类方法,以结构风险最小化为原则,有效地解决了传统机器学习方法过学习的问题,保证了分类模型的泛化能力；在评价分类模型的性能指标时,本文使用F值法,解决了敏感度和特异度的矛盾问题。 经MIT-BIH权威数据库(Apnea-ECG database)检测表明,本论文算法在训练集和测试集上的准确率分别为94.44%和87.82%,达到国际领先水平。与PSG方法相比,本论文算法具有简单、准确、高效、全自动的优点。该算法可以应用于动态心电图等心电设备从而使得患者检测睡眠呼吸暂停综合征变得简单实惠,具有良好的应用前景。
【关键词】：睡眠呼吸暂停综合征 小波变换 支持向量机
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：R766;TN911.7
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-6
• 目录6-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 睡眠与睡眠疾病8
• 1.2 睡眠呼吸暂停综合征8-9
• 1.3 多导睡眠图9-11
• 1.4 国内外研究现状11-14
• 1.5 论文研究目标14-15
• 1.6 论文研究内容15
• 1.7 本章小结15-16
• 第二章 睡眠与心电基本知识16-24
• 2.1 睡眠呼吸暂停与心电信号16-17
• 2.2 心电信号的产生机理17-19
• 2.3 Apnea数据库19-21
• 2.4 心电噪声21-23
• 2.5 本章小结23-24
• 第三章 心电信号预处理与QRS波检测24-36
• 3.1 心电预处理技术24-25
• 3.2 心电预处理设计25-29
• 3.3 QRS波检测技术现状29-31
• 3.4 QRS波检测技术设计31-34
• 3.5 本章小结34-36
• 第四章 睡眠呼吸暂停综合征相关特征选取36-53
• 4.1 RR间期信号36-43
• 4.1.1 RR间期与心率变异性36-38
• 4.1.2 时域分析法38-41
• 4.1.3 频域分析法41-43
• 4.2 心源性呼吸信号43-45
• 4.3 小波变换原理45-47
• 4.4 具体特征选取算法47-52
• 4.5 本章小结52-53
• 第五章 支持向量机分类53-67
• 5.1 模式识别53-55
• 5.2 支持向量机55-58
• 5.3 分类算法58-66
• 5.4 本章小结66-67
• 第六章 总结与展望67-69
• 6.1 总结67
• 6.2 展望67-69
• 参考文献69-72
• 致谢72-73
• 攻读硕士期间承担的科研任务及主要成果73

【参考文献】

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本文编号：1069282