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文檔簡介
1、目前,計(jì)算機(jī)化心電圖自動(dòng)分析是一個(gè)熱門的研究領(lǐng)域。它正在使心電儀器變得越來越智能,從而帶來了心臟疾病診斷、監(jiān)護(hù)、防控等方面的變革。但是這一領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展正受到兩個(gè)方面因素的制約:(1)心電圖在采集的過程中通常會(huì)受到各種噪聲的干擾;(2)缺少可靠的、穩(wěn)定的算法來準(zhǔn)確檢測出心電圖上的各個(gè)特征點(diǎn)。
因此,本文將圍繞兩個(gè)問題展開研究:(1)濾除心電圖信號(hào)中最普遍的一種噪聲——基線漂移;(2)檢測心電圖信號(hào)中最顯著的成分波——QR
2、S波群。這兩項(xiàng)研究是心電圖自動(dòng)分析技術(shù)中最重要的工作。本文的主要研究工作及創(chuàng)新點(diǎn)歸納如下:
1、提出了基于離散余弦變換的算法以濾除心電圖信號(hào)中的基線漂移。基線漂移是心電圖信號(hào)中最常見的一種噪聲,幾乎存在于每一條心電圖記錄中?;€漂移會(huì)影響人們對心電圖信號(hào)低頻成分波的觀察和測量,而這些低頻成分波通常包含了豐富的醫(yī)療信息。比如心電圖中的ST段是反映心肌梗塞病理最重要的特征段,但它很容易受到基線漂移的影響。濾除基線漂移的難點(diǎn)在于
3、它在頻域上通常與心電圖信號(hào)的低頻成分波相重疊,濾除基線漂移可能會(huì)引起這些低頻成分波的失真。為解決這一問題,本文提出了一個(gè)基于離散余弦變換(DCT)的雙向自適應(yīng)濾波方法。它能夠最大限度地濾除基線漂移,同時(shí)又盡可能地不對心電圖的低頻成分波構(gòu)成失真。保證本文算法性能的原因有以下兩點(diǎn):(1)本文算法中的DCT濾波方法具有理想的頻率特性,能夠精確地濾除頻帶上多余的頻率成分,而對其它頻率成分不構(gòu)成影響;(2)本文提出的雙向自適應(yīng)機(jī)制能夠使濾波器的截
4、止頻率自適應(yīng)地調(diào)整,使它同時(shí)適應(yīng)于心跳基本頻率和基線漂移的嚴(yán)重程度。
2、提出了基于sigmoid非線性變換的算法以檢測心電圖信號(hào)中的QRS波群。QRS波群是心電圖信號(hào)中最顯著的成分波,它不僅包含了豐富醫(yī)療信息,而且是檢測其它成分波的參考坐標(biāo)。在檢測P波和T波的時(shí)候,首先需要檢測出QRS波群,然后以它為參考,在它周圍檢測出P波和T波。但是檢測QRS波群的難點(diǎn)在于各種噪聲的干擾、高幅值P波T波引起的誤檢、和QRS波群自身在形
5、態(tài)上的多樣性。本文提出了一個(gè)基于sigmoid函數(shù)和DCT濾波的算法。該算法能夠有效抑制各種干擾,減小各種形態(tài)QRS波群之間的幅值差異,從而保證了算法較高的準(zhǔn)確率。
總之,本文的研究內(nèi)容是心電圖自動(dòng)分析技術(shù)中亟須解決的兩個(gè)問題——基線漂移濾除與QRS波群檢測。這兩個(gè)問題是任何心電圖自動(dòng)分析技術(shù)都無法避免的,但它們各自都具有挑戰(zhàn)性。針對這些挑戰(zhàn),本文都提出了相應(yīng)的算法。本文算法通過了真實(shí)和模擬心電圖信號(hào)的測試,而且與文獻(xiàn)中幾
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