低成本醫(yī)療設(shè)備中多樣本數(shù)據(jù)的特征分類算法研究.pdf

1、低成本醫(yī)療設(shè)備是農(nóng)村醫(yī)療發(fā)展的一個方向,對農(nóng)村醫(yī)療體系的建設(shè)具有很大的意義。低成本醫(yī)療器械要求醫(yī)療器械在保證器械基本功能的條件下,盡可能的降低醫(yī)療器械的制造和使用成本。而算法的改進可以推動器械成本的降低,低成本醫(yī)療器械要求算法精煉,即使用最小的硬件資源和能源,實現(xiàn)盡可能多的功能。本文以此為目標(biāo),采用多種數(shù)學(xué)方法,在前人的基礎(chǔ)上,改進了心電工作站和血細胞分析儀的核心算法。本研究主要內(nèi)容包括：
　?、挪捎眯〔ǚ治龊椭С窒蛄繖C方法實現(xiàn)了

2、心電工作站核心算法設(shè)計。文中采用了雙正交濾波算法對心電信號進行濾波處理,從而去除干擾,為以后的信號處理掃清障礙。利用離散型小波分析方法分解和重構(gòu)心電信號,文中采用四尺度分解,再從四尺度分解中重構(gòu)信號,分解時采用Mallat算法,從而實現(xiàn)對心電信號中的QRS波群、T波和P波的識別。另外,本文通過支持向量機算法的實現(xiàn),使心電工作站具有學(xué)習(xí)能力,能夠針對不同的患者提供個性化診斷。實驗表明,通過此種方法,能實現(xiàn)心電信號快速準(zhǔn)確的分析,為醫(yī)療診斷

3、提供實時診斷依據(jù),同時也大大減少了醫(yī)務(wù)人員的工作量。
　?、撇捎脭?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等算法,完成了血細胞脈沖信號特征點的識別。文中根據(jù)血細胞信號的特點,采用了巴特沃茲濾波器對信號進行預(yù)處理,取得了理想的濾波效果。為了準(zhǔn)確得到血細胞群相關(guān)信息,我們采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法識別血細胞信號中的脈沖,得到脈沖精確的起點、終點和峰值點數(shù)據(jù)。接著對脈沖信息進行篩選,得到有效脈沖數(shù)據(jù),并采用浮動界標(biāo)實現(xiàn)白細胞群的三分類,最終根據(jù)分類結(jié)果計算出血細胞群的各個參數(shù)

4、。同時,我們也結(jié)合非線性最小二乘法和LM算法,對血細胞群分布直方圖進行擬合,使得信息的顯示和儲存更加方便,提高儀器的工作效率。通過實驗和各類分析表明,以上算法能夠準(zhǔn)確地給出患者血細胞群的各類參數(shù),為醫(yī)務(wù)人員的診斷提供全面的參考。
　　⑶通過對兩個項目的研究,在心電波形檢測和心電分類方面取得了理想結(jié)果,檢測方面實現(xiàn)了對 QRS、P、T波的檢測;在心電分類方面,本文采用一般的支持向量機方法結(jié)合醫(yī)生診斷結(jié)果,讓分類器進行自學(xué)習(xí)形成具有自