RR間期分段與房顫?rùn)z測(cè)算法研究.pdf

1、心律失常一直是威脅人類健康的大敵，心房顫動(dòng)（房顫）則是其中最常見的一種。心電信號(hào)是診斷心律失常的最佳手段，目前心律失常的診斷仍是有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生觀察心電圖進(jìn)行判斷，因此心電信號(hào)的自動(dòng)分析處理和心律失常自動(dòng)檢測(cè)成為當(dāng)前信號(hào)處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，其進(jìn)步和發(fā)展對(duì)醫(yī)療事業(yè)和人類健康水平的提高具有重大意義。
　　本文對(duì)心電信號(hào)產(chǎn)生機(jī)理及其與心律失常的關(guān)系做了詳細(xì)分析，在研究基于RR間期的心律失常檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上，提出了一種新的算法設(shè)計(jì)思路。<

2、br>　　心電信號(hào)中信息量巨大，且一次性分類所有心律失常十分困難，本文對(duì)比分析了兩種基于RR間期的心律失常檢測(cè)算法。前者采用RR間期和QRS波寬作為一級(jí)分類指標(biāo)，粗略分類部分心律失常，實(shí)驗(yàn)證明有較高的正確率。后者利用RR間期散點(diǎn)圖分別定性和定量地檢測(cè)心房顫動(dòng)，實(shí)驗(yàn)證明能夠很好地區(qū)分竇性心律和房顫，以及持續(xù)型和陣發(fā)型房顫，但在自動(dòng)檢測(cè)方面還有進(jìn)一步改善空間。兩種算法都證明了利用RR間期檢測(cè)心律失常包括房顫具有可行性。
　　本文針對(duì)房

3、顫和竇性心律在RR間期前后關(guān)系上表現(xiàn)出的差異，利用AR模型對(duì)RR間期時(shí)間序列進(jìn)行自動(dòng)分段，以AIC作為模型擬合優(yōu)良度的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則，達(dá)到區(qū)分房顫和竇性心律的目的。通過在MIT-BIH心房顫動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)，得到了較高的準(zhǔn)確率，證明了該方法的有效性，討論了AR模型階次和分段單位長(zhǎng)度對(duì)分段結(jié)果的影響。同時(shí)發(fā)現(xiàn)該方法在少數(shù)持續(xù)時(shí)間極短的房顫段可能會(huì)發(fā)生漏分，加上房顫在不同患者的RR間期時(shí)間序列中表現(xiàn)出的差異性，都使得尋找一個(gè)適用于多數(shù)房顫的確定分