基于吉布斯采樣和典型相關(guān)分析的TWA檢測算法研究.pdf

1、ECG自動(dòng)診斷技術(shù)在心血管疾病的診斷中占據(jù)著重要地位。研究發(fā)現(xiàn)ECG信號(hào)中T波電交替是預(yù)防心源性猝死一個(gè)很重要的預(yù)測指標(biāo)，因而T波交替檢測關(guān)鍵技術(shù)的研究是當(dāng)前信號(hào)處理領(lǐng)域和醫(yī)學(xué)界關(guān)注的熱點(diǎn)。
　　文章首先介紹了TWA檢測的一般系統(tǒng)模型，主要包括預(yù)處理模塊，T波提取與對(duì)齊模塊，TWA檢測模塊。本文在總結(jié)分析TWA研究的現(xiàn)狀和進(jìn)展的基礎(chǔ)上，主要針對(duì)T波提取與對(duì)齊和TWA檢測這兩個(gè)方面做了新的改進(jìn)和研究工作:
　　(1)T波的提取

2、與對(duì)齊。本文提出了一種基于貝葉斯估計(jì)和吉布斯抽樣的方法來對(duì)心電信號(hào)的T波進(jìn)行識(shí)別，這種算法首先建立了心電信號(hào)的T波分層貝葉斯模型，利用共軛先驗(yàn)分布，推出該貝葉斯模型各個(gè)未知參數(shù)（T波位置，幅度，波形）的后驗(yàn)分布，然后利用吉布斯抽樣算法對(duì)后驗(yàn)分布生成樣本，最后利用貝葉斯MMSE估計(jì)T波模型中的未知參數(shù)。從而完成對(duì)T波的提取。提取之后的T波矩陣由于長度不一，影響對(duì)TWA檢測的處理，再利用插值的方法進(jìn)行對(duì)齊。
　　(2)TWA檢測。先針

3、對(duì)TWA的特點(diǎn)以及檢測難點(diǎn)進(jìn)行了論述，并對(duì)各種檢測方法進(jìn)行了比較分析。然后本文提出了一種新的基于典型相關(guān)分析的TWA檢測方法。首先將心電信號(hào)分成奇偶心拍，利用典型相關(guān)分析尋找兩組心拍的最大相關(guān)向量，利用這兩組向量對(duì)TWA進(jìn)行定量分析。這種方法大大提高了檢測的準(zhǔn)確度。
　　(3)軟件實(shí)現(xiàn)。主要介紹了心電智能分析的軟件，并在軟件中實(shí)現(xiàn)了本文的心電智能算法?；贑#和matlab混合編程，采用SQL Server2000數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)用戶信