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1、隨著家庭日常監(jiān)護(hù)需求的不斷提高,多功能生理參數(shù)的同步檢測(cè)成為研究的熱點(diǎn)。人們希望可以在無(wú)感覺(jué)的狀態(tài)下,通過(guò)便捷的檢測(cè)手段,獲得更多能夠表征人體生理狀態(tài)的信息,進(jìn)而達(dá)到健康監(jiān)測(cè)與疾病預(yù)警的目的。體震(Ballistocardiogram,BCG)信息監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以在受試者無(wú)感覺(jué)的狀態(tài)下,提取反映受試者心血管系統(tǒng)功能、呼吸狀況等多生理信息的BCG信號(hào),符合當(dāng)前對(duì)日常監(jiān)護(hù)設(shè)備開(kāi)發(fā)的要求。通過(guò)對(duì)BCG信號(hào)研究現(xiàn)狀的綜述,本文以坐姿BCG信號(hào)為研究
2、對(duì)象,開(kāi)展了從BCG信號(hào)中檢測(cè)微弱生理信息,并對(duì)其進(jìn)行分析的研究,主要工作如下:
在分析BCG信號(hào)產(chǎn)生原理階段,建立了一種基于體內(nèi)搏動(dòng)力產(chǎn)生、體內(nèi)血流傳導(dǎo)、體外檢測(cè)三者相結(jié)合的BCG信號(hào)數(shù)學(xué)模型,模擬了該模型的多周期時(shí)域仿真波形,并與實(shí)測(cè)BCG信號(hào)波形進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了模型的表征性能及準(zhǔn)確性。
在BCG信號(hào)預(yù)處理階段,分析了BCG信號(hào)的屬性,對(duì)其進(jìn)行有針對(duì)性的消除趨勢(shì)項(xiàng)、平滑濾波、計(jì)算自相關(guān)函數(shù)等時(shí)域預(yù)處理。同時(shí),建立
3、了一種基于頻域分析的BCG信號(hào)簡(jiǎn)化數(shù)學(xué)模型,模擬了理論BCG信號(hào)的頻譜分布,確定了BCG信號(hào)的主頻率,并進(jìn)行了有效的頻域?yàn)V波與小波去噪。
在由BCG信號(hào)檢測(cè)心率階段,提出了一種基于混沌理論的檢測(cè)方法。首先,在受試者常規(guī)心率已知的條件下,采用Duffing混沌振子檢測(cè)低信噪比BCG信號(hào)中的微弱周期成分,并針對(duì)其輸出相空間軌跡,提出了一種基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌判據(jù),從而有效檢測(cè)到BCG信號(hào)中的異常心率;而后,在受試者常規(guī)心率未
4、知的條件下,提出一種基于線性隨機(jī)搜索算法的自適應(yīng)隨機(jī)共振方法,將輸入噪聲的能量轉(zhuǎn)化為BCG信號(hào)中微弱周期成分的能量,突出心動(dòng)周期波形,從而達(dá)到自動(dòng)獲取心率的目的。該階段實(shí)驗(yàn)均通過(guò)同步采集的受試者心電信號(hào)作為評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,以驗(yàn)證算法的準(zhǔn)確性。
在由BCG信號(hào)檢測(cè)呼吸率階段,提出了三種從BCG信號(hào)中提取呼吸率的方法。第一種,基于自適應(yīng)干擾對(duì)消算法,通過(guò)抵消兩通道BCG信號(hào)中的心動(dòng)周期成分,獲取輸出中的呼吸成分;第二種,基于變頻復(fù)解調(diào)算
5、法,將BCG信號(hào)視為心動(dòng)周期成分對(duì)呼吸成分的調(diào)制信號(hào),從解調(diào)的角度,將調(diào)制信號(hào)—呼吸成分解調(diào)出來(lái);第三種,基于S變換的包絡(luò)解調(diào)算法,從調(diào)幅信號(hào)解調(diào)的角度,提取BCG信號(hào)的呼吸成分包絡(luò)。最后,對(duì)以上所獲取的呼吸成分進(jìn)行峰值檢測(cè),以計(jì)算呼吸率。該階段實(shí)驗(yàn)均以同步采集的受試者鼻熱敏信號(hào)作為參考,并與小波變換提取BCG信號(hào)呼吸成分方法作對(duì)比,給出了各算法的性能評(píng)價(jià)。
在對(duì)BCG信號(hào)進(jìn)行特征提取階段,提出了一種基于BCG信號(hào)診斷特征的盲
6、分幀算法。在無(wú)心電信號(hào)參考的條件下,實(shí)現(xiàn)了對(duì)BCG信號(hào)的分幀,并以此為基礎(chǔ),提取了BCG信號(hào)的時(shí)域特征、頻域特征、時(shí)頻奇異值特征及長(zhǎng)短期重復(fù)性統(tǒng)計(jì)特征。最后,從特征診斷的角度,提出了基于常規(guī)特征點(diǎn)確定性BCG信號(hào)診斷方法和基于云模型的模糊性BCG信號(hào)診斷方法。該階段采用心律不齊受試者對(duì)所提特征和診斷方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn),以驗(yàn)證方法的優(yōu)越性。
論文最后設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套體震信息監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)以本實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的坐姿BCG信號(hào)檢測(cè)座椅為硬件裝
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