心電信號(hào)自動(dòng)檢測(cè)與診斷方法的研究.pdf

1、隨著社會(huì)的進(jìn)步和發(fā)展,心臟類(lèi)疾病正日益成為人們的主要健康隱患。由于心臟類(lèi)疾病多為慢性病,且具有明顯的突發(fā)性,因此一直困擾著廣大患者和醫(yī)學(xué)工作者。為了能及時(shí)發(fā)現(xiàn)心臟的異?；顒?dòng),希望能找到一種簡(jiǎn)單有效的方式來(lái)監(jiān)測(cè)心臟活動(dòng)。心電圖信號(hào)以其無(wú)創(chuàng)采集的特性得到了廣泛應(yīng)用。圍繞動(dòng)態(tài)心電信號(hào)的自動(dòng)檢測(cè)與診斷方法,人們正在開(kāi)展大量的研究工作。
　　為了能夠?qū)崿F(xiàn)智能的24小時(shí)心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng),一套快速有效的心電檢測(cè)與分類(lèi)算法是必需的。本文針對(duì)心電圖五大

2、特征波形的自動(dòng)檢測(cè)方法和幾類(lèi)常見(jiàn)心電異常的分類(lèi)方法展開(kāi)了研究。
　　首先,本文提出了基于小波變換與K均值聚類(lèi)的QRS波群檢測(cè)算法,以小波變換為工具對(duì)原始心電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,再基于信號(hào)波形的斜率信息,利用K均值聚類(lèi)的方法分離出QRS區(qū)域,從而檢測(cè)出R波,Q波和S波。然后根據(jù)T波和P波所處的RR間期中的相對(duì)位置信息,檢測(cè)出T波和P波。在完成了心電信號(hào)五大特征波形的檢測(cè)之后,以此為基礎(chǔ),提取出相應(yīng)的波形信息(包括時(shí)間間隔、波形高度等)。

3、在論文的最后一部分,對(duì)正常竇性心律(Normal)和四類(lèi)異常心律:左束支傳導(dǎo)阻滯(LBBBB),右束支傳導(dǎo)阻滯(RBBBB),房性早搏(APC),室性早縮(PVC)展開(kāi)分類(lèi)研究,以提取出的波形信息組成特征向量,提出了基于支持向量機(jī)(SVM)方法的心電分類(lèi)算法。
　　本文實(shí)驗(yàn)中采用的數(shù)據(jù)集是麻省理工學(xué)院提供的心律不齊數(shù)據(jù)庫(kù)(MIT-BIHArrhythmiaDatabase),該數(shù)據(jù)庫(kù)的注釋文件中標(biāo)注出了R波位置,并由專(zhuān)家對(duì)各個(gè)心電