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竇房結(jié)電圖自動(dòng)分析技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn),碩士學(xué)位論文,共73頁(yè)。
中文摘要
竇房結(jié)電圖(SNE)是臨床評(píng)價(jià)竇房結(jié)功能的直接依據(jù),然目前對(duì)竇房結(jié)電圖的波形判別均為人工判別,為提高診斷效率、滿足臨床需求,須研究出自動(dòng)判別算法,因此對(duì)SNE的自動(dòng)分析技術(shù)進(jìn)行了專門的研究,為SNE在臨床的推廣應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。
本文在研究SNE噪聲背景的基礎(chǔ)上,提出了基于數(shù)學(xué)形態(tài)法抑制基線漂移、基于小波閾值消噪法消除高頻噪聲的SNE信號(hào)預(yù)處理的理論算法。再依據(jù)所提出的理論算法,采用基于FPGA的預(yù)處理算法電路嘗試實(shí)現(xiàn)SNE的信號(hào)預(yù)處理。
在SNE信號(hào)識(shí)別方面,釆用小波奇異點(diǎn)檢測(cè)法識(shí)別S波,使用對(duì)消法識(shí)別A波和V波,通過(guò)對(duì)P前波曲線擬合,采用閾值判斷的方法識(shí)別P前波。然后使用MFC設(shè)計(jì)了 SNE特征波形的自動(dòng)識(shí)別軟件,初步實(shí)現(xiàn)了 SNE特征波形的自動(dòng)識(shí)別。
論文對(duì)實(shí)際釆集的SNE數(shù)據(jù),用Matlab軟件對(duì)提出的理論算法進(jìn)行了小樣本仿真驗(yàn)證,結(jié)果表明,所提出的算法具有合理性及可行性,為后續(xù)竇房結(jié)電圖的進(jìn)一步的研究奠定了基礎(chǔ)。
關(guān)鍵詞:竇房結(jié)電圖,SNE信號(hào)預(yù)處理,特征波形自動(dòng)識(shí)別
1緒論
1.1課題研究的背景與意義
竇房結(jié)電圖(Sinus Node Electrocardiogram, SNE)是心電圖(ECG)的發(fā)展與延伸,它通過(guò)直接記錄竇房結(jié)電位(SinusNode Potential, SNP),來(lái)反映竇房結(jié)電活動(dòng),是一種高分辨率的心電圖,在臨床醫(yī)學(xué)上主要用于研究心律失常。
目前,SNE的記錄以有創(chuàng)的腔內(nèi)記錄為主,無(wú)創(chuàng)的體表記錄技術(shù)也已成功并應(yīng)用于臨床,然而與記錄技術(shù)的不斷成熟相比,SNE的分析診斷技術(shù)的發(fā)展相對(duì)滯后,SNE的判讀、分析與診斷依賴人工,診斷結(jié)論的客觀性與診斷醫(yī)生的業(yè)務(wù)素質(zhì)有著較大的關(guān)聯(lián)性,這一現(xiàn)狀嚴(yán)重制約了 SNE在臨床的推廣。因此, 展SNE的自動(dòng)分析與診斷技術(shù)的研究,實(shí)現(xiàn)SNE自動(dòng)診斷技術(shù)與心電圖同步發(fā)展十分必要,對(duì)提高SNE的診斷水平,擴(kuò)大SNE在臨床的應(yīng)用范圍,提高臨床心律失常的診斷水平有著重要意義。本課題即是在此背景下提出,就SNE自動(dòng)分析的算法及實(shí)現(xiàn)技術(shù)開展針對(duì)性研究,基于現(xiàn)代數(shù)學(xué)理論、數(shù)字信號(hào)處理理論與技術(shù),找出SNE可行的分析算法,并以現(xiàn)代技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)之。為臨床醫(yī)學(xué)在竇房結(jié)功能的判定和診斷上提供一種智能檢測(cè)的方法。
本課題所探索的技術(shù),在于研究和提高竇房結(jié)功能的臨床檢測(cè)與分析的自動(dòng)化水平,可廣泛應(yīng)用于心臟電生理檢測(cè)與診斷領(lǐng)域,代表著心臟電生理自動(dòng)檢測(cè)與診斷的發(fā)展方向,是生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域的前沿課題。
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