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文檔簡介
1、近年來,體表心電信號中房顫 f波的一些新特征量在房顫的輔助治療、房顫演進過程監(jiān)視、房顫機理研究和顫動部位定位等方面展現(xiàn)了重要的應(yīng)用潛力。然而這些新特征量對f波局部特性的要求也越來越高,現(xiàn)有的f波提取算法已不能很好地滿足這一要求。心電信號中的P波在分析心房內(nèi)電傳導路徑、確定異位激動點、診斷某些心房疾病和預測心房顫動等方面具有重要價值。可靠地檢測P波的關(guān)鍵點是對其有效分析的前提,然而由于P波弱小且具有多種形態(tài),對P波的檢測一直未得到有效解決
2、。特別地,關(guān)于心房早搏引起P波和T波融合(PonT)時的P波提取問題的文獻還比較鮮見。
鑒于此,本文在分析現(xiàn)有f波提取算法的基礎(chǔ)上,以改善f波局部特性為目標,提出了新的f波提取算法;同時,以減少P波關(guān)鍵點的定位誤差和較小失真地提取出PonT心電信號中的P波為目標,研究了相應(yīng)的解決方法。本文的研究內(nèi)容對提高f波和P波特征參數(shù)的準確性、促進f波和P波的新特征量在臨床上的推廣應(yīng)用具有重要意義。本文的主要研究工作如下:
現(xiàn)有
3、單導聯(lián) f波提取算法忽略了不同心拍QRST復合波的形態(tài)差異性,因而導致所提取f波局部失真嚴重。針對該問題,提出兩種單導聯(lián)f波提取算法。第一種為最小均方誤差意義上的最優(yōu)QRST模板對消的f波提取算法,將QRST復合波看作向量變量,通過最小化均方誤差獲得QRST模板向量每個分量的權(quán)系數(shù),從而構(gòu)造出最小均方誤差意義上的最優(yōu)QRST模板。第二種為基于最大似然估計的f波提取算法,同樣將QRST復合波看作向量變量,利用廣義高斯混合模型表征f波和QR
4、ST復合波的概率分布,通過最大化似然函數(shù)獲得了概率意義上最可能的f波。實驗結(jié)果表明,與現(xiàn)有的單導聯(lián) f波提取算法相比,這兩種算法均顯著降低了所提取f波的失真程度。
在基于獨立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)的多導聯(lián)f波提取算法中,分離向量的偏差常引起所提取f波在QT段有“擾動”失真。為了降低f波的“擾動”失真,本文提出ICA和小波變換(Wavelet Transform,WT)結(jié)
5、合的f波提取算法(ICA-WT)。該算法首先通過ICA分解獲得初始的f波分離向量,然后在小波域通過最小化表征f波失真程度的目標函數(shù)獲得最優(yōu)的f波分離向量。實驗結(jié)果表明,較之ICA算法,ICA-WT算法顯著降低了f波在QT段的“擾動”失真,所提取的f波局部特性更好。
本文探討了多顫動源房顫的f波提取問題。首先改進了現(xiàn)有的串行盲提取算法(Sequential Blind Source Extraction,SBSE),提出四階累積
6、量和協(xié)方差結(jié)合的新目標函數(shù),使SBSE算法亦適用于含高斯源的盲提取問題。進一步地,將改進的SBSE算法應(yīng)用于多顫動源房顫f波的提取,提出了多顫動源房顫f波提取算法。實驗結(jié)果表明,利用該算法細分房顫f波是可行的。
針對不恰當?shù)腜波搜索窗口會導致P波起止點定位誤差大的問題,提出一種基于平穩(wěn)段識別的P波檢測算法。該算法首先通過識別心電信號中的平穩(wěn)段可靠地確定P波搜索窗口;然后在搜索窗口內(nèi)根據(jù)數(shù)據(jù)點偏離平穩(wěn)段的程度用閾值法確定P波的起
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