心電信號分析處理及心肌梗塞疾病模型的建立.pdf

1、心肌梗塞是一種常見的心臟類疾病，心電圖檢查是診斷該疾病的常用臨床手段。但是由于該疾病心電圖特征的多樣化、個體的差異性等因素，一直難以達到理想的診斷效果。盡早的識別心肌梗塞的特異性波形可以盡早診斷和預(yù)測病人的病情，從而及時的采取預(yù)防和治療措施，對病人具有重要的生命意義。心電圖技術(shù)經(jīng)過了一百多年的發(fā)展已日趨成熟，心電圖儀器也隨著電子科技的進步而變得更加精密和完善。然而，臨床工作者借助于心電圖診斷疾病的效果目前還不夠理想?，F(xiàn)有的診斷標(biāo)準(zhǔn)大部分

2、來自于專業(yè)診斷醫(yī)師的經(jīng)驗積累，某些指標(biāo)在某疾病上的應(yīng)用存在爭議的情況也屢見不鮮。因此，利用計算機技術(shù)對獲取到的心電圖信息進行分析處理，挖掘出可以應(yīng)用在心血管疾病診斷上的特征信息，克服當(dāng)前心電圖的弱點，提高診斷的準(zhǔn)確性、高效性，是當(dāng)前心電圖信息技術(shù)的研究要點之一。
　　本文從心肌梗塞病人和健康對照者的心電信號入手，首先從Physiobank心電數(shù)據(jù)庫中收集了158例心肌梗塞病人和90例健康對照者的心電信號，而后采用中值濾波、帶阻濾波

3、器以及小波分解等方法對其進行預(yù)處理，濾除了基線漂移、工頻噪聲、高頻噪聲等干擾；然后采用小波變換、差分閾值法、斜率閾值法等提取出了心電信號的R波幅值、QRS時限、RR間期、P波幅值和時限、T波幅值和時限、PR間期、QT間期、ST段電位偏移及早搏等11個特征參數(shù)，進一步利用Pearson相關(guān)系數(shù)篩選出與診斷結(jié)果相關(guān)性強的8個參數(shù)后，建立了心肌梗塞疾病輔助診斷模型，并進行了參數(shù)生理意義分析和模型的性能評價。
　　本文主要貢獻及創(chuàng)新性如下

4、：（1）通過實驗仿真和分析，選出了去除基線漂移最優(yōu)的中值濾波器窗口寬度，以及去除高頻噪聲的小波濾波器的小波基、分解層數(shù)等參數(shù)。（2）研究并實現(xiàn)了心電圖特征提取技術(shù)，成功提取了包括ST段電位偏移等在內(nèi)的11個心電圖典型特征。（3）建立了線性及非線性的心肌梗塞疾病診斷模型，得出支持向量機分類器準(zhǔn)確率高于線性回歸模型的結(jié)論，R波幅值、P波幅值、T波幅值、QT間期、PR間期、ST段電位偏移及早搏是與心肌梗塞相關(guān)性較高的特征參數(shù)，這些心電圖參數(shù)的