基于Android的AMI心電信號(hào)分析與診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、心電信號(hào)是心臟的電活動(dòng)傳導(dǎo)到體表的綜合反映，它蘊(yùn)含了大量關(guān)于人體生理疾病健康的知識(shí)信息，因而心電信號(hào)分析處理對(duì)于心臟相關(guān)疾病的研究、預(yù)防和診斷有重大意義。然而，我國大力推廣心電信號(hào)的研究和分析工作始于上世紀(jì)70年代，相比其他歐美發(fā)達(dá)國家起步較晚。至今為止，心電信號(hào)的處理和自動(dòng)分析診斷方法還存在許多的局限，心電特征波形分析及定位結(jié)果不盡人意。尤其是在當(dāng)今高速發(fā)展的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的浪潮中，心電分析和診斷系統(tǒng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到移動(dòng)用戶的需求。
　　

2、AMI(急性心肌梗塞)是冠心病的主要臨床表現(xiàn)之一，對(duì)人類（尤其老齡化人群）健康威脅很大，因此本文針對(duì)AMI來展開心電信號(hào)分析與診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)。首先，本文簡(jiǎn)要介紹了心電信號(hào)的基礎(chǔ)知識(shí)，之后對(duì)常見心電噪聲中基線漂移的濾除方法展開討論。由于傳統(tǒng)的小波分解濾波器對(duì)于高頻噪聲的濾除效果好于低頻噪聲基線漂移，本文引用了一種基于自適應(yīng)濾波的小波分解重構(gòu)濾波器，實(shí)驗(yàn)證明該方法能夠良好濾除高頻和低頻噪聲。在此基礎(chǔ)上，本文針對(duì)AMI波形的病理特點(diǎn)對(duì)ECG波形

3、特征點(diǎn)進(jìn)行了分析，并提出了AMI診斷的波形參數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)。由于移動(dòng)操作系統(tǒng)內(nèi)存資源的限制，本文在實(shí)際軟件編寫過程中的信號(hào)處理部分采用快速、高效并且時(shí)間復(fù)雜度較低的算法（例如中值濾波，二階差分閾值等），并把ECG波形的R波，Q波，ST段等特征波形信號(hào)均準(zhǔn)確提取出來。
　　在此之后，本文引入唯一一款能在Android運(yùn)行上的專家系統(tǒng)框架—JBPM工作流引擎，該引擎是基于Drools規(guī)則引擎上設(shè)計(jì)，并能將運(yùn)行分析事物模塊化流程化的輕量級(jí)引擎

4、。由于JBPM應(yīng)用范圍通常僅局限于一些基于java的web工程項(xiàng)目中，而本文將其引入到移動(dòng)開發(fā)領(lǐng)域(Android)不失為一種大膽的創(chuàng)新性開發(fā)。與此同時(shí)，由于Android不支持BPMN2.0(一種建模語言規(guī)范)，使得JBPM的可視化特性受到了影響。最后，本文介紹了移動(dòng)操作系統(tǒng)Android和軟件開發(fā)工具Eclipse，之后描述了本軟件系統(tǒng)的整體框架以及各個(gè)模塊功能，并用一款基于LPC2132的心電采集系統(tǒng)采集的心電波形信號(hào)和MIT-B