心律失常輔助診斷方法的研究.pdf

1、近年來,心血管疾病已經(jīng)成為威脅人類健康的三大殺手之一,心臟病患者的數(shù)量逐年遞增。心律失常是極為常見的臨床表現(xiàn),及時且準確地檢測心律失常對于防治各種心臟疾病有著重要的臨床意義。本文針對目前心律失常自動分析中存在的技術(shù)問題,結(jié)合多種理論,研究了心律失常輔助診斷方法,該方法能夠有效檢測多種心律失常,為醫(yī)生高效而準確地診斷心律失常提供有效幫助。
　　 首先,在總結(jié)近年來幾種主要的QRS復合波檢測方法的基礎(chǔ)上,對心電波形檢測算法進行了研究

2、。研究中以小波變換為基礎(chǔ),結(jié)合時域分析技術(shù),實現(xiàn)了完整的心電波形檢測算法。通過MIT-BIH心律失常標準數(shù)據(jù)庫評估該算法,獲得了較好的效果,其中R波的檢出率為99.41％,P波和T波的特征點定位準確。
　　 第二,在實現(xiàn)波形檢測的基礎(chǔ)上,通過提取有效的心電特征參數(shù),采用邏輯分支法完成了心律失常檢測。研究中針對心電特征參數(shù)的選擇以及心律失常判別規(guī)則的制定都是憑專家的經(jīng)驗,存在主觀因素等缺陷,利用基于粗糙集理論的屬性約簡方法來選擇特

3、征參數(shù),克服了參數(shù)選擇的主觀性,并參照臨床診斷標準,在心電專家的指導下建立了基于Ⅱ?qū)?lián)的心律失常判別規(guī)則。將該規(guī)則應用于MIT-BIH心律失常標準數(shù)據(jù)庫,獲得了較好的效果。
　　 第三,針對邏輯分支法的不足,利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求檢測到的各異常心拍的隸屬度,為醫(yī)生的診斷提供了更多的輔助信息。
　　 第四,在軟件編程上,使用C＃與MATLAB混合編程技術(shù),即:利用MATLAB的各種工具箱實現(xiàn)心電信號的預處理,波形檢測,參數(shù)提取