Holter系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)偽差自動(dòng)識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)及算法研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)干擾是動(dòng)態(tài)心電圖(Holter)系統(tǒng)中最為普遍、最難處理的噪聲干擾類型，已經(jīng)成為當(dāng)前影響動(dòng)態(tài)心電圖判讀準(zhǔn)確性與診斷效率最為主要的因素之一。目前，關(guān)于動(dòng)態(tài)心電圖運(yùn)動(dòng)干擾處理技術(shù)的研究主要集中在如何有效地消除運(yùn)動(dòng)偽差，而同樣關(guān)鍵的運(yùn)動(dòng)偽差識(shí)別技術(shù)以及相關(guān)算法卻存在許多空白。本論文對Holter系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)偽差自動(dòng)識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)與算法進(jìn)行了深入研究，其主要的研究內(nèi)容和創(chuàng)新成果如下:
　　 1、實(shí)現(xiàn)了加速度信號(hào)采集模塊與Holter記

2、錄儀的集成，對不同的健康受試者設(shè)計(jì)了各種運(yùn)動(dòng)實(shí)驗(yàn)以探討加速度信號(hào)在運(yùn)動(dòng)干擾識(shí)別方面的應(yīng)用。通過在PC上對所采集的三軸加速度信號(hào)進(jìn)行二項(xiàng)式擬合、高通濾波以及均方根求和處理得到運(yùn)動(dòng)參考信號(hào)(REF)之后，對REF信號(hào)進(jìn)行了光譜映射處理，以輔助臨床醫(yī)生對被檢查者的運(yùn)動(dòng)時(shí)間段進(jìn)行快速定位。
　　 2、提出了一種新的運(yùn)動(dòng)干擾偽差段自動(dòng)識(shí)別算法。通過分析心拍QRS波形態(tài)在運(yùn)動(dòng)干擾偽差段中的變化規(guī)律，基于全程心拍的形態(tài)學(xué)模板聚類結(jié)果，計(jì)算了心

3、拍形態(tài)無序畸變特征曲線(Consequent Beats Shape Mutation Curve，cSMC)，然后在cSMC曲線上進(jìn)行模糊邏輯決策與局部積分處理，最終得到運(yùn)動(dòng)干擾段的起始與終止位置。經(jīng)MIT-BIH噪聲測試數(shù)據(jù)庫驗(yàn)證，算法的準(zhǔn)確度為:靈敏度=97.95％，正常心拍誤檢率=0.91％，室上性心拍誤檢率=3.33％。此外，在Intel雙核2.5 G/2 GB PC機(jī)上，算法對時(shí)長約24小時(shí)的臨床動(dòng)態(tài)心電圖的總識(shí)別時(shí)間小于4

4、秒。
　　 3、提出了結(jié)合高階統(tǒng)計(jì)量的運(yùn)動(dòng)干擾心拍自動(dòng)識(shí)別算法。對臨床上四種常見形態(tài)類型的干凈心拍加入不同信噪比的運(yùn)動(dòng)噪聲，通過分析它們的峰度系數(shù)變化特征，提出了結(jié)合峰度系數(shù)與心拍特征的多參數(shù)分層次的運(yùn)動(dòng)干擾心拍判定策略。在基于心拍模板聚類的運(yùn)動(dòng)干擾偽差段識(shí)別算法上引入該策略后，整體算法在保證識(shí)別精度基本不變的前提下，有效地降低了對正常心拍與室上性心拍的誤檢率:靈敏度=96.66％，正常心拍誤檢率=0.19％，室上性心拍誤檢率=

5、1.74％。
　　 4、結(jié)合MIT-BIH噪聲測試數(shù)據(jù)庫與臨床數(shù)據(jù)集對本論文的算法進(jìn)行了驗(yàn)證分析，并按照美國動(dòng)態(tài)心電圖機(jī)國家標(biāo)準(zhǔn)ANSI/AAMI EC38:1998提出的要求，計(jì)算得出了算法的準(zhǔn)確度隨運(yùn)動(dòng)干擾信噪比的變化曲線。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有運(yùn)動(dòng)干擾偽差識(shí)別方法相比較，本論文所提出的運(yùn)動(dòng)干擾偽差自動(dòng)識(shí)別算法獲得了更高的準(zhǔn)確度，并且具有更加高效的運(yùn)算性能，因此更能適合臨床應(yīng)用。
　　 本論文所提出的運(yùn)動(dòng)干擾偽差自動(dòng)識(shí)